06 | 10 | 2021

व्याख्या करने योग्य AI (XAI) – ML के परिणामों के पीछे के तर्क को समझें

व्याख्या करने योग्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (XAI) को समझना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे दैनिक जीवन का एक बढ़ता हुआ हिस्सा विकसित करता है। मशीन लर्निंग (एमएल) के विभिन्न अनुप्रयोगों में छवि और चेहरे की पहचान प्रणाली पॉप अप हो रही है। पावर्ड प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, संवादी अनुप्रयोग, स्वायत्त उपकरण और हाइपर-पर्सनलाइज्ड सिस्टम; हम पाते हैं कि उन्हें इन एआई-आधारित प्रणालियों पर भरोसा करने की आवश्यकता है, जिसमें सभी प्रकार के निर्णय लेने और भविष्यवाणियां सर्वोपरि हैं।
एआई विभिन्न उद्योगों में अपना रास्ता तलाश रहा है जैसे कि शिक्षा, निर्माण, स्वास्थ्य देखभाल, विनिर्माण, कानून प्रवर्तन, और वित्त. नतीजतन, एआई-सक्षम सिस्टम द्वारा किए जा रहे निर्णय और भविष्यवाणियां बहुत अधिक होती जा रही हैं तीव्र, और कई मामलों में, महत्वपूर्ण जीवन, मृत्यु और व्यक्तिगत कल्याण के लिए। उदाहरण के लिए, ये पूर्वानुमान स्वास्थ्य सेवा में उपयोग किए जाने वाले AI सिस्टम के लिए असाधारण रूप से सटीक हैं।

मनुष्य के रूप में, हमें पूरी तरह से समझना चाहिए कि निर्णय कैसे किए जा रहे हैं ताकि हम AI सिस्टम के निर्णयों पर भरोसा कर सकें। सीमित व्याख्या और विश्वास एआई सिस्टम पर पूरी तरह से भरोसा करने की हमारी क्षमता को बाधित करते हैं।

व्याख्या करने योग्य AI (XAI) के साथ AI को पारदर्शी बनाना

इस प्रकार, अधिकांश मालिकों, ऑपरेटरों और उपयोगकर्ताओं द्वारा XAI की अपेक्षा की जाती है जवाब कुछ गर्म सवाल जैसे:
AI सिस्टम ने एक विशिष्ट भविष्यवाणी या निर्णय क्यों लिया?
एआई सिस्टम ने कुछ और क्यों नहीं किया?
एआई सिस्टम कब सफल हुआ और कब विफल हुआ?
एआई सिस्टम कब इस निर्णय में पर्याप्त आश्वासन देते हैं कि आप इस पर भरोसा कर सकते हैं?
एआई सिस्टम कैसे उत्पन्न होने वाली त्रुटियों को ठीक कर सकता है?

एक्सप्लेनेबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (XAI) तकनीकों और विधियों का एक सेट है जो मानव की अनुमति देता है ऑपरेटरों को समझना और पर भरोसा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए परिणाम और आउटपुट। एआई पैटर्न, इसके संभावित प्रभाव और संभावित पूर्वाग्रहों को परिभाषित करने के लिए व्याख्या योग्य एआई का उपयोग किया जाता है। यह मदद करता है एआई-संचालित निर्णय में मॉडल सटीकता, निष्पक्षता, पारदर्शिता और परिणामों में अंतर करना बनाना। एआई मॉडल को उत्पादन में लगाते समय विश्वास और विश्वास के निर्माण में एक संगठन के लिए एक्सएआई महत्वपूर्ण है

 

 

व्याख्या करने योग्य AI (XAI) क्यों महत्वपूर्ण है?

व्याख्या करने योग्य एआई है एआई निर्णयों को मनुष्यों द्वारा समझने योग्य और व्याख्या योग्य दोनों बनाने के लिए उपयोग किया जाता है. यह उन्हें महत्वपूर्ण जोखिम के लिए खुला छोड़ देता है; विकास प्रक्रिया में मानव लूप के बिना। एआई मॉडल पक्षपातपूर्ण परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं जो बाद में नैतिक और नियामक अनुपालन दोनों मुद्दों को जन्म दे सकते हैं।

आप समझाने योग्य AI कैसे प्राप्त करते हैं?

समझाने योग्य AI प्राप्त करने के लिए, उन्हें मॉडल में उपयोग किए जाने वाले डेटा पर नज़र रखनी चाहिए, सटीकता और व्याख्यात्मकता के बीच संतुलन बनाएं, अंतिम उपयोगकर्ता पर ध्यान केंद्रित करें और एआई जोखिम का आकलन करने के लिए प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) विकसित करना।

एक समझाने योग्य एआई उदाहरण क्या है?

उदाहरणों में आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके मशीनी अनुवाद और एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके छवि वर्गीकरण शामिल हैं। इसके अलावा, Google डीपमाइंड द्वारा प्रकाशित शोध ने सुदृढीकरण सीखने में रुचि जगाई है।

व्याख्या योग्य एआई सिद्धांतों से किस मामले को लाभ होगा?

परिणामस्वरूप, स्वास्थ्य सेवा शुरू करने के लिए एक उत्कृष्ट जगह है, कुछ हद तक क्योंकि यह एक ऐसा क्षेत्र भी है जहां एआई काफी फायदेमंद हो सकता है। उदाहरण के लिए, समझाने योग्य एआई-संचालित मशीनें चिकित्सा पेशेवरों को बहुत समय बचा सकती हैं, जिससे उन्हें दोहराए जाने वाले कर्तव्य के बजाय चिकित्सा के व्याख्यात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

व्याख्या करने योग्य एआई सिद्धांत—एक संक्षिप्त परिचय

  • मॉडल स्वाभाविक रूप से समझाने योग्य हैं - सरल, पारदर्शी और समझने में आसान।
  • मॉडल जो प्रकृति में ब्लैक-बॉक्स हैं और मूल मॉडल के व्यवहार की नकल करने वाले अलग-अलग, प्रतिकृति मॉडल के माध्यम से स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है। निर्णयों या भविष्यवाणियों के पीछे इसके तर्क की व्याख्या कीजिए।

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 प्रश्न?

जटिल मशीन लर्निंग मॉडल को अक्सर ब्लैक बॉक्स माना जाता है, जिसका अर्थ है कि कोई भी, यहां तक ​​​​कि मॉडल के प्रवर्तक को भी नहीं पता है कि मॉडल ने एक विशेष सिफारिश या भविष्यवाणी क्यों की। नतीजतन, इसे समझाया नहीं जा सकता है। समझाने योग्य AI, या XAI, मशीन लर्निंग मॉडल के साथ ब्लैक बॉक्स समस्या को ठीक करने का प्रयास करता है। XAI का समग्र लक्ष्य एक ऐसा मॉडल तैयार करना है जो कुछ निर्णय या भविष्यवाणियां करने के पीछे के तर्क की व्याख्या कर सके और इसकी ताकत और कमजोरियों को बता सके।
XAI मॉडल के उपयोगकर्ताओं को यह जानने में सहायता करता है कि क्या उम्मीद करनी है और मॉडल कैसा प्रदर्शन कर सकता है। उदाहरण के लिए, यह समझना कि एक मॉडल ने दूसरे रास्ते पर एक रास्ता क्यों चुना और एक मॉडल जो विशिष्ट त्रुटियां करेगा, वह मशीन लर्निंग में एक बड़ी प्रगति है।
पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता का यह स्तर एक मॉडल द्वारा उत्पादित भविष्यवाणियों या परिणामों में विश्वास बनाने में मदद करता है।

 

एक संगठन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे शुरू कर सकता है? | v500 सिस्टम

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