Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to subdyscyplina AI. Opiera się na koncepcji, iż należy uczynić działanie systemów AI zrozumiałym i transparentnym dla każdego, nie tylko dla ekspertów. Podczas gdy AI zyskuje na znaczeniu, rośnie potrzeba zrozumienia, jak te systemy działają i podejmują decyzje. XAI odpowiada na to wyzwanie, zapewniając wgląd w procesy decyzyjne AI. Pozwala to zwiększyć zaufanie do tych systemów i lepiej kontrolować ich działanie.
Formy AI
Zrozumienie XAI wymaga podstawowej wiedzy o AI. Sztuczna Inteligencja to technologia, która naśladuje procesy myślowe ludzi, takie jak uczenie się, rozumowanie i samodzielne podejmowanie decyzji. AI może przybierać różne formy, od prostych programów, które wykonują określone zadania, do skomplikowanych systemów, które uczą się i adaptują do nowych sytuacji. Najbardziej zaawansowaną formą AI jest uczenie maszynowe (ML). W przypadku ML systemy AI uczą się na podstawie danych, nie będąc bezpośrednio programowane do wykonania konkretnego zadania.
Dlaczego wyjaśnianie działania AI jest ważne?
W miarę jak AI staje się coraz bardziej skomplikowana, staje się również trudniejsza do zrozumienia. To prowadzi do tak zwanego problemu „czarnej skrzynki”. Mechanizm działania AI staje się niejasny. Najprościej mówiąc, przestajemy po prostu rozumieć, dlaczego przy użyciu systemu sztucznej inteligencji otrzymaliśmy określony wynik. I dlaczego taki a nie inny. XAI dąży do rozwiązania tego problemu, umożliwiając ludziom zrozumienie, dlaczego AI podejmuje pewne decyzje. Jest to kluczowe dla budowania zaufania, zapewnienia sprawiedliwości i unikania dyskryminacji w decyzjach podejmowanych przez AI.
Jak działa XAI?
Wyjaśnialna (czy też wytłumaczalna) AI działa przez włączanie mechanizmów, które pozwalają na śledzenie i interpretację procesów decyzyjnych AI. Może to obejmować różne techniki. Są to między innymi: drzewa decyzyjne, które wizualizują proces decyzyjny, lub językowe wyjaśnienia, które opisują, dlaczego AI podjęło określoną decyzję. XAI stara się uczynić procesy AI transparentnymi i zrozumiałymi. Jest to szczególnie ważne w aplikacjach o dużym znaczeniu społecznym, takich jak opieka zdrowotna czy systemy prawne.
Często jednak XAI napotyka na wyzwania, takie jak złożoność systemów AI, które mogą utrudniać pełne zrozumienie ich działania. Co oczywiste, im bardziej system sztucznej inteligencji jest zaawansowany, tym trudniej nam śledzić sposób jego działania. Oraz wyłapać potencjalne nieprawidłowości. W tradycyjnych systemach czy programach stosuje się zasadę „Najpierw debuguj, potem naprawiaj”. Oznacza to mniej więcej tyle, że w pierwszej kolejności szukamy miejsca, w którym system działa nieprawidłowo. Potem zmieniamy go tak, by wyeliminować tę nieprawidłowość. Bez wglądu w mechanizm działania algorytmów AI, sposobów uczenia i podejmowania decyzji nie będziemy w stanie zdebugować systemu czyli znaleźć miejsca, w którym wymaga on korekty.
Pojęcie „wyjaśnialności” może być oczywiście różnie interpretowane. Rodzi to pytania o stopień przejrzystości, jaki jest wymagany lub możliwy do osiągnięcia dla danego systemu AI.
Znaczenie XAI
XAI jest kluczowym elementem w rozwoju zaufania do systemów AI, zapewniając przejrzystość i zrozumienie ich procesów decyzyjnych. Mimo wyzwań w implementacji, XAI ma potencjał do zapewnienia większej odpowiedzialności i sprawiedliwości w aplikacjach AI, co jest niezbędne w kontekście rosnącej roli AI w społeczeństwie.
