اكتشف كيف تبني الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) الثقة من خلال جعل تنبؤات الذكاء الاصطناعي شفافة وموثوقة عبر الرعاية الصحية والأمن والقيادة الذاتية والمزيد.
هل سبق لك أن رأيت ردًا من أداة ذكاء اصطناعي (AI) مثل ChatGPT وتساءلت عن كيفية توصلها إلى هذا الاستنتاج؟ إذن، لقد صادفت مشكلة "الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي. إنه مصطلح يشير إلى عدم وجود وضوح حول كيفية معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. حتى مهندسو وعلماء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون بانتظام مع أحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجدوا صعوبة في فهم أعمالها الداخلية بشكل كامل. في الواقع، 22٪ فقط من متخصصي تكنولوجيا المعلومات يفهمون حقًا قدرات أدوات الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يكون عدم اليقين المحيط بكيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات محفوفًا بالمخاطر، خاصة في المجالات الحيوية مثل رؤية الكمبيوتر في الرعاية الصحية و الذكاء الاصطناعي في التمويل. ومع ذلك، يتم إحراز تقدم كبير لمواجهة هذه التحديات وتحسين الشفافية.
على وجه الخصوص، يركز الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) فقط على حل هذا القلق. ببساطة، هو عبارة عن مجموعة من العمليات والأساليب التي تساعد المستخدمين من البشر على فهم وتصديق النتائج أو المخرجات التي تقدمها خوارزميات التعلم الآلي المعقدة.
يمكن أن تساعد XAI المطورين على التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل كما هو متوقع. يمكن أن تساعد أيضًا شركات الذكاء الاصطناعي على تلبية المعايير التنظيمية. في هذه المقالة، سوف نستكشف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ومجموعته الواسعة من حالات الاستخدام. هيا بنا نبدأ!
تعتبر القابلية للتفسير أمرًا أساسيًا عند العمل مع الذكاء الاصطناعي. وهذا صحيح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالمجال الفرعي للذكاء الاصطناعي، رؤية الكمبيوتر، والذي يستخدم على نطاق واسع في التطبيقات في صناعات مثل الرعاية الصحية. عند استخدام نماذج الرؤية في مثل هذه الصناعات الحساسة، من المهم أن تكون طريقة عمل النموذج شفافة وقابلة للتفسير للجميع.
تساعد قابلية تفسير نماذج رؤية الحاسوب المستخدمين على فهم أفضل لكيفية اتخاذ توقع والمنطق الكامن وراءه. تضيف الشفافية إلى ذلك من خلال جعل طريقة عمل النموذج واضحة للجميع من خلال تحديد قيود النموذج بوضوح وضمان استخدام البيانات بشكل أخلاقي. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد رؤية الحاسوب أخصائيي الأشعة في تحديد المضاعفات الصحية في صور الأشعة السينية بكفاءة.
ومع ذلك، فإن نظام الرؤية الدقيق وحده لا يكفي. يجب أن يكون النظام أيضًا قادرًا على شرح قراراته. لنفترض أن النظام يمكنه إظهار الأجزاء الموجودة في الصورة التي أدت إلى استنتاجاته - عندها ستكون أي مخرجات أكثر وضوحًا. سيساعد هذا المستوى من الشفافية المتخصصين الطبيين على التحقق مرة أخرى من نتائجهم والتأكد من أن رعاية المرضى تلبي المعايير الطبية.
سبب آخر يجعل إمكانية الشرح ضرورية هو أنها تجعل شركات الذكاء الاصطناعي مسؤولة وتبني الثقة لدى المستخدمين. يؤدي الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة إلى شعور المستخدمين بالثقة في أن ابتكارات الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل موثوق وتتخذ قرارات عادلة و تتعامل مع البيانات بمسؤولية.
الآن بعد أن ناقشنا سبب أهمية القابلية للتفسير في رؤية الكمبيوتر، دعنا نلقي نظرة على تقنيات XAI الرئيسية المستخدمة في Vision AI.
الشبكات العصبية هي نماذج مستوحاة من الدماغ البشري، مصممة للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات عن طريق معالجة البيانات من خلال طبقات مترابطة من العقد (الخلايا العصبية). يمكن استخدامها لحل مشاكل الرؤية الحاسوبية المعقدة بدقة عالية. حتى مع هذه الدقة، لا تزال صناديق سوداء بحكم تصميمها.
خرائط البروز هي تقنية XAI يمكن استخدامها للمساعدة في فهم ما تراه الشبكات العصبية عند تحليل الصور. يمكن استخدامه أيضًا لاستكشاف أخطاء النماذج وإصلاحها في حال لم تكن تعمل كما هو متوقع.
تعمل خرائط البروز من خلال التركيز على أجزاء الصورة (البكسل) التي تحدد تنبؤات النموذج. هذه العملية مشابهة جدًا للتكاثر العكسي، حيث يتتبع النموذج من التنبؤات إلى الإدخال. ولكن بدلاً من تحديث أوزان النموذج بناءً على الأخطاء، فإننا ننظر فقط إلى مقدار "أهمية" كل بكسل للتنبؤ. تعد خرائط البروز مفيدة جدًا لمهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور.
على سبيل المثال، إذا تنبأ نموذج تصنيف الصور بأن الصورة هي لكلب، فيمكننا إلقاء نظرة على خريطة بروز الصورة (saliency map) لفهم سبب اعتقاد النموذج بأنه كلب. يساعدنا هذا في تحديد وحدات البكسل التي تؤثر على الإخراج بشكل أكبر. ستسلط خريطة البروز الضوء على جميع وحدات البكسل التي ساهمت في التنبؤ النهائي بأن الصورة هي لكلب.
تخطيط تنشيط الفئة هو تقنية XAI أخرى تستخدم لفهم الأجزاء التي تركز عليها الشبكة العصبية في الصورة عند إجراء تنبؤات لتصنيف الصور. وهو يعمل بشكل مشابه لخرائط بروز الصورة ولكنه يركز على تحديد الميزات المهمة في الصورة بدلاً من وحدات البكسل المحددة. الميزات هي أنماط أو تفاصيل، مثل الأشكال أو القوام، التي يكتشفها النموذج في الصورة.
تعتمد طرق مثل Gradient Weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) و Grad-CAM++ على نفس الفكرة، مع بعض التحسينات.
إليك كيفية عمل CAM:
تعمل Grad-CAM على تحسين ذلك باستخدام التدرجات، وهي بمثابة إشارات توضح مقدار تأثير كل خريطة ميزات على التنبؤ النهائي. تتجنب هذه الطريقة الحاجة إلى GAP وتجعل من السهل رؤية ما يركز عليه النموذج دون إعادة التدريب. تذهب Grad-CAM++ خطوة أخرى إلى الأمام من خلال التركيز فقط على التأثيرات الإيجابية، مما يجعل النتائج أكثر وضوحًا.
التفسيرات الافتراضية هي عنصر مهم في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. يتضمن التفسير الافتراضي وصف موقف أو نتيجة من خلال النظر في سيناريوهات أو أحداث بديلة لم تحدث ولكن كان من الممكن أن تحدث. يمكن أن يوضح كيف تؤدي التغييرات في متغيرات الإدخال المحددة إلى نتائج مختلفة، مثل: "إذا لم يكن X قد حدث، لما حدث Y."
عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، يحدد التفسير الواقعي المضاد أصغر تغيير مطلوب في الإدخال (مثل صورة أو بيانات) لجعل نموذج الذكاء الاصطناعي ينتج نتيجة مختلفة ومحددة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تغيير لون كائن في صورة ما إلى تغيير توقع نموذج تصنيف الصور من "قطة" إلى "كلب".
مثال جيد آخر هو تغيير الزاوية أو الإضاءة في نظام التعرف على الوجه. قد يتسبب هذا في تحديد النموذج لفرد مختلف، مما يدل على كيف يمكن للتغييرات الصغيرة في الإدخال أن تؤثر على تنبؤات النموذج.
أبسط طريقة لإنشاء هذه التفسيرات هي عن طريق التجربة والخطأ: يمكنك تغيير أجزاء من الإدخال بشكل عشوائي (مثل ميزات الصورة أو البيانات) حتى يمنحك نموذج الذكاء الاصطناعي النتيجة المرجوة. تتضمن الطرق الأخرى الأساليب غير الخاصة بالنموذج، والتي تستخدم التحسين وتقنيات البحث للعثور على التغييرات، والأساليب الخاصة بالنموذج، والتي تعتمد على الإعدادات الداخلية أو العمليات الحسابية لتحديد التغييرات المطلوبة.
الآن بعد أن استكشفنا ماهية XAI وتقنياته الرئيسية، يمكننا أن نشرح كيفية استخدامه في الحياة الواقعية. لدى XAI تطبيقات متنوعة في العديد من المجالات. دعنا نتعمق في بعض حالات الاستخدام التي تسلط الضوء على إمكاناته:
يسهل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير فهم كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي وسبب اتخاذها لقرارات معينة. الشفافية حول نماذج الذكاء الاصطناعي تبني الثقة والمساءلة. المعرفة قوة وتساعد على استخدام ابتكارات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر مسؤولية. في المجالات الحيوية مثل الرعاية الصحية والأمن والقيادة الذاتية والأنظمة القانونية، يمكن استخدام XAI لمساعدة المطورين والمستخدمين على فهم تنبؤات الذكاء الاصطناعي وتحديد الأخطاء وضمان الاستخدام العادل والأخلاقي. من خلال جعل الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، يسد XAI الفجوة بين التكنولوجيا وثقة الإنسان، مما يجعله أكثر أمانًا وموثوقية للتطبيقات الواقعية.
لمعرفة المزيد، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
