06 | 10 | 2021

व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) - एआई और एमएल के परिणामों के पीछे तर्क को समझें

एआई के रहस्य को खोलना: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग परिणामों के पीछे के तर्क को समझने के लिए एक्सएआई का रहस्योद्घाटन

परिचय

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हेल्थकेयर में तेजी से एकीकृत होता जा रहा है, इसमें मरीज की देखभाल और परिणामों में क्रांति लाने की क्षमता है। हालाँकि, AI का उपयोग करने से पारदर्शिता और जवाबदेही के बारे में चिंताएँ भी बढ़ जाती हैं, विशेष रूप से निर्णय लेने के संबंध में। यहीं पर व्याख्या योग्य एआई (XAI) काम आता है। XAI डॉक्टरों और अन्य स्वास्थ्य पेशेवरों को यह समझने में सक्षम बनाता है कि AI किसी विशेष निष्कर्ष या सिफारिश पर कैसे पहुंचा और इन फैसलों को अपने वरिष्ठों और रोगियों को स्पष्ट रूप से और समझने के लिए समझाया। इस तरह, XAI स्वास्थ्य सेवा में AI का उपयोग करने में विश्वास और विश्वास बनाने में मदद करता है, जबकि यह सुनिश्चित करता है कि मरीज के सर्वोत्तम हितों को ध्यान में रखते हुए निर्णय लिए जाएं।

कोर कहानी

डॉक्टरों और स्वास्थ्य पेशेवरों को सूचित निर्णय लेने और बेहतर रोगी देखभाल प्रदान करने में मदद करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग स्वास्थ्य सेवा में अधिक बार किया जाता है। हालाँकि, किसी भी तकनीक की तरह, AI पारदर्शिता, जवाबदेही और विश्वास के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। यहीं पर व्याख्या योग्य AI (XAI) आता है - यह डॉक्टरों को यह समझने में सक्षम बनाता है कि AI किसी विशेष निर्णय या निष्कर्ष पर कैसे पहुंचा और इन निर्णयों को अपने वरिष्ठों और रोगियों को स्पष्ट रूप से और समझदारी से समझाने के लिए।

XAI के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक यह है कि यह रोगियों और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के बीच विश्वास बनाने में मदद करता है। मरीज अपने डॉक्टरों की सिफारिशों और निर्णयों के पीछे के तर्क को समझना चाहते हैं, और XAI उस स्तर की पारदर्शिता प्रदान करने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, एआई किसी विशेष निदान या सलाह पर कैसे पहुंचा, इसकी व्याख्या करके, डॉक्टर रोगियों को उनकी देखभाल में एआई का उपयोग करके अधिक आत्मविश्वास और सहज महसूस करने में मदद कर सकते हैं।

साथ ही, XAI डॉक्टरों को यह समझने में मदद कर सकता है कि हेल्थकेयर में AI का उपयोग कैसे किया जाता है। चूंकि एआई अधिक प्रचलित हो जाता है, स्वास्थ्य पेशेवरों को अंतर्निहित तकनीक और यह कैसे काम करता है, यह समझना चाहिए। XAI डॉक्टरों को वे उपकरण और जानकारी प्रदान कर सकता है जिनकी उन्हें AI द्वारा लिए जा रहे निर्णयों को बेहतर ढंग से समझने की आवश्यकता है, जो उन्हें बेहतर रोगी देखभाल प्रदान करने में मदद कर सकते हैं।

अंत में, XAI स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं की देखभाल की समग्र गुणवत्ता में सुधार करने में भी मदद कर सकता है। एआई का उपयोग कैसे किया जाता है, यह समझने में डॉक्टरों को सक्षम करके, वे इस तकनीक को अपने अभ्यास में बेहतर ढंग से एकीकृत कर सकते हैं और अपने निर्णयों को सूचित करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। इससे अधिक सटीक निदान, प्रभावी उपचार और बेहतर रोगी परिणाम प्राप्त हो सकते हैं।

संक्षेप में, एक्सप्लेनेबल एआई (एक्सएआई) एआई संचालित स्वास्थ्य सेवा के युग में डॉक्टरों और अन्य स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। पारदर्शिता को सक्षम करके, भरोसे का निर्माण करके, और देखभाल की समग्र गुणवत्ता में सुधार करके, XAI मरीज की देखभाल और परिणामों के प्रति हमारे दृष्टिकोण में क्रांति लाने में मदद कर रहा है।

व्याख्या योग्य AI (XAI) के बारे में कुछ रोचक तथ्य और आँकड़े इस प्रकार हैं:

  1. डेलॉइट के एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, 80% अधिकारी मानते हैं कि एआई आज उनके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है। फिर भी, इनमें से केवल 31% संगठन व्यापक रूप से समझते हैं कि एआई निर्णय कैसे किए जाते हैं।
  2. XAI अकादमिक और उद्योग दोनों के लिए अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है। उदाहरण के लिए, 2018 में, डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) ने "नए AI सिस्टम बनाने के लिए अपना व्याख्यात्मक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (XAI) प्रोग्राम लॉन्च किया, जो मानव उपयोगकर्ताओं को उनके निर्णय लेने की व्याख्या कर सकता है।"
  3. XAI स्वास्थ्य सेवा उद्योग में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां दांव ऊंचे हैं, और निर्णयों के जीवन और मृत्यु के परिणाम हो सकते हैं। एक हालिया अध्ययन में पाया गया कि 80% स्वास्थ्य पेशेवरों का मानना ​​है कि स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग को आगे बढ़ाने के लिए एक्सएआई आवश्यक होगा।
  4. XAI केवल यह समझने के लिए महत्वपूर्ण नहीं है कि AI कैसे निर्णय लेता है - इसका उपयोग AI मॉडल की सटीकता और प्रभावशीलता में सुधार के लिए भी किया जा सकता है। XAI आत्मविश्वास से भरे विकल्पों के पीछे तर्क पर प्रतिक्रिया प्रदान करके सुधार क्षेत्रों की पहचान करने और बेहतर प्रदर्शन के लिए AI मॉडल को फाइन-ट्यून करने में मदद कर सकता है।
  5. XAI एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है, जिसमें नई तकनीकें और दृष्टिकोण लगातार विकसित हो रहे हैं। सबसे आशाजनक प्रथाओं में निर्णय पेड़, नियम-आधारित प्रणालियां, और मॉडल-अज्ञेयवादी तरीके जैसे लिम (स्थानीय व्याख्यात्मक मॉडल-अज्ञेयवादी स्पष्टीकरण) शामिल हैं।

संक्षेप में, XAI AI उद्योग के लिए अनुसंधान और विकास का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है, जिसमें कई क्षेत्रों और अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। जैसे-जैसे क्षेत्र विकसित होता जा रहा है, हम अपने समाज में एआई के अधिक पारदर्शी और जवाबदेह उपयोग का मार्ग प्रशस्त करते हुए और अधिक नवीन तकनीकों और दृष्टिकोणों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे दैनिक जीवन के बढ़ते हिस्से को विकसित करता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए विभिन्न अनुप्रयोगों में ये और चेहरे की पहचान प्रणालियां पॉप अप हो रही हैं। पावर्ड प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, संवादी एप्लिकेशन, ऑटोनॉमस डिवाइस और हाइपर-पर्सनलाइज्ड सिस्टम, हम पाते हैं कि उन्हें इन एआई-आधारित सिस्टम पर सभी तरह के निर्णय लेने पर भरोसा करने की जरूरत है, और भविष्यवाणियां सर्वोपरि हैं।
एआई विभिन्न उद्योगों में प्रवेश कर रहा है: शिक्षा, निर्माण, स्वास्थ्य सेवा, निर्माण, कानून प्रवर्तन और वित्त. नतीजतन, एआई-सक्षम सिस्टम द्वारा किए गए 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 कैसे निर्णय लिए जा रहे हैं ताकि हम एआई सिस्टम के निर्णयों पर भरोसा कर सकें। लेकिन दुर्भाग्य से, सीमित व्याख्यात्मकता और विश्वास एआई सिस्टम पर पूरी तरह भरोसा करने की हमारी क्षमता को बाधित करता है।

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 पर्याप्त आश्वासन देते हैं कि आप उन पर भरोसा कर सकते हैं?
एआई सिस्टम उत्पन्न होने वाली त्रुटियों को कैसे ठीक कर सकता है?

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

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व्याख्या करने योग्य AI (XAI) क्यों महत्वपूर्ण है?

व्याख्या करने योग्य एआई है एआई निर्णयों को मनुष्यों द्वारा समझने योग्य और व्याख्या करने योग्य बनाने के लिए उपयोग किया जाता है. यह उन्हें महत्वपूर्ण जोखिम के लिए खुला छोड़ देता है; बिना मानव के विकास की प्रक्रिया में शामिल हुए। एआई मॉडल पक्षपाती परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं जो बाद में नैतिक और नियामक अनुपालन 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 पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके मशीनी अनुवाद और 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 स्थान है, आंशिक रूप से क्योंकि यह एक ऐसा क्षेत्र भी है जहाँ AI काफी लाभप्रद 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 अलग-अलग, प्रतिकृति मॉडल के माध्यम से स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है जो मूल मॉडल के व्यवहार की नकल करते हैं। निर्णयों या भविष्यवाणियों के पीछे तर्क की व्याख्या करें।

 

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एआई के रहस्यों को उजागर करना: डेटा साइंस में एक्सएआई की शक्ति

जटिल मशीन लर्निंग मॉडल को अक्सर ब्लैक बॉक्स माना जाता है, जिसका अर्थ है कि कोई भी, यहां तक ​​कि प्रवर्तक भी नहीं जानता कि मॉडल ने एक विशेष सिफारिश या भविष्यवाणी क्यों की। नतीजतन, इसे समझाया नहीं जा सकता है। व्याख्या योग्य एआई, या एक्सएआई, मशीन लर्निंग मॉडल के साथ ब्लैक बॉक्स की समस्या को ठीक करने का प्रयास करता है। XAI का लक्ष्य एक ऐसा मॉडल तैयार करना है जो कुछ निर्णय या भविष्यवाणियां करने के पीछे तर्क की व्याख्या कर सके और इसकी ताकत और कमजोरियों को दूर कर 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।

 

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MC

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