Все, что тебе нужно знать об объяснимом ИИ (XAI)

Ты когда-нибудь видел ответ от инструмента искусственного интеллекта (ИИ), такого как ChatGPT, и задавался вопросом, как он пришел к такому выводу? Тогда ты столкнулся с проблемой «черного ящика» ИИ. Этот термин означает отсутствие ясности в том, как модели ИИ обрабатывают и анализируют данные. Даже ИИ-инженерам и ученым, которые регулярно работают с передовыми алгоритмами ИИ, бывает сложно полностью понять их внутреннюю работу. На самом деле только 22% ИТ-специалистов по-настоящему понимают возможности инструментов ИИ.

Неопределенность относительно того, как модели ИИ принимают решения, может быть рискованной, особенно в критически важных областях, таких как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в финансах. Однако для решения этих проблем и повышения прозрачности предпринимаются значительные усилия.

В частности, объяснимый ИИ (XAI) сосредоточен исключительно на решении этой проблемы. Проще говоря, это набор процессов и методов, который помогает пользователям понимать и доверять результатам или выводам, предоставляемым сложными алгоритмами машинного обучения.

XAI может помочь разработчикам убедиться, что системы ИИ работают как ожидается. Это также может помочь компаниям, внедряющим ИИ, соответствовать нормативным стандартам. В этой статье мы рассмотрим объяснимый ИИ и широкий спектр его вариантов использования. Давай начнем!

Link to this sectionВажность объяснимого ИИ#

Объяснимость имеет ключевое значение при работе с ИИ. Это особенно верно для такой области ИИ, как компьютерное зрение, которое широко используется в приложениях в таких отраслях, как здравоохранение. При использовании моделей зрения в таких чувствительных отраслях важно, чтобы принципы работы модели были прозрачными и интерпретируемыми для всех.

Интерпретируемость в моделях компьютерного зрения помогает пользователям лучше понять, как было сделано предсказание и какая логика за ним стоит. Прозрачность дополняет это, делая работу модели понятной для всех, четко обозначая ее ограничения и гарантируя этичное использование данных. Например, компьютерное зрение может помочь радиологам эффективно выявлять осложнения со здоровьем на рентгеновских снимках.

Рис. 1. Рентгеновские снимки грудной клетки, проанализированные с помощью ИИ зрения, показывающие классификацию туберкулеза: здоров, болен, активная форма, латентная форма.

Однако системы зрения, которая просто точна, недостаточно. Система также должна уметь объяснять свои решения. Допустим, система может показать, какие части изображения привели к ее выводам — тогда любые результаты были бы яснее. Такой уровень прозрачности помог бы медицинским работникам перепроверить свои выводы и убедиться, что уход за пациентами соответствует медицинским стандартам.

Еще одна причина, по которой объяснимость необходима, заключается в том, что она делает компании, работающие с ИИ, подотчетными и формирует доверие у пользователей. Доверие к ИИ приводит к тому, что пользователи чувствуют уверенность в том, что инновации ИИ работают надежно, принимают справедливые решения и ответственно обрабатывают данные.

Link to this sectionКлючевые методы объяснимого ИИ в компьютерном зрении#

Теперь, когда мы обсудили, почему объяснимость важна в компьютерном зрении, давай взглянем на основные методы XAI, используемые в ИИ зрения.

Link to this sectionКарты значимости (Saliency maps)#

Нейронные сети — это модели, вдохновленные человеческим мозгом, разработанные для распознавания паттернов и принятия решений путем обработки данных через взаимосвязанные слои узлов (нейронов). Их можно использовать для решения сложных задач компьютерного зрения с высокой точностью. Несмотря на такую точность, по своей сути они остаются «черными ящиками».

Карты значимости — это метод XAI, который можно использовать, чтобы понять, что «видят» нейронные сети при анализе изображений. Его также можно использовать для поиска неисправностей в моделях, если они работают не так, как ожидалось.

Карты значимости работают, фокусируясь на том, какие части изображения (пиксели) определяют предсказания модели. Этот процесс очень похож на обратное распространение ошибки, где модель отслеживает путь от предсказаний к входным данным. Но вместо обновления весов модели на основе ошибок, мы просто смотрим, насколько каждый пиксель «важен» для предсказания. Карты значимости очень полезны для задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений.

Например, если модель классификации изображений предсказывает, что на изображении собака, мы можем посмотреть на ее карту значимости, чтобы понять, почему модель так думает. Это помогает нам определить, какие пиксели больше всего влияют на результат. Карта значимости выделит все пиксели, которые внесли вклад в итоговое предсказание, что на картинке собака.

Рис. 2. Вид рядом входных изображений и их карт значимости.

Link to this sectionКартирование активации классов (CAM)#

Картирование активации классов (CAM) — это еще один метод XAI, используемый для понимания того, на какие части изображения нейронная сеть фокусируется при выполнении предсказаний классификации изображений. Он работает аналогично картам значимости, но фокусируется на выявлении важных признаков на изображении, а не конкретных пикселей. Признаки — это паттерны или детали, такие как формы или текстуры, которые модель обнаруживает на изображении.

Методы, такие как взвешенное градиентное картирование активации классов (Grad-CAM) и Grad-CAM++, развивают ту же идею с некоторыми улучшениями.

Вот как работает CAM:

• Прежде чем нейронная сеть примет окончательное решение, она использует шаг, называемый глобальным усреднением пулинга (GAP), чтобы упростить информацию. GAP объединяет все пиксели в обнаруженном паттерне в одно среднее значение, создавая сводку для каждой карты признаков (визуальное представление обнаруженных паттернов).
• Каждой карте признаков затем присваивается вес, который показывает, насколько она важна для предсказания определенного класса (например, «птица» или «кошка»).
• Однако одним из ограничений CAM является то, что тебе, возможно, придется переобучить модель для вычисления этих весов, что может занять много времени.

Grad-CAM улучшает это, используя градиенты, которые действуют как сигналы, показывающие, насколько каждая карта признаков влияет на итоговое предсказание. Этот метод позволяет избежать необходимости в GAP и облегчает понимание того, на чем фокусируется модель, без переобучения. Grad-CAM++ делает еще один шаг вперед, фокусируясь только на положительных влияниях, что делает результаты еще более ясными.

Рис. 3. Сравнение CAM, Grad-CAM и Grad-CAM++.

Link to this sectionКонтрфактические объяснения#

Контрфактические объяснения — важный элемент объяснимого ИИ. Контрфактическое объяснение подразумевает описание ситуации или исхода путем рассмотрения альтернативных сценариев или событий, которые не произошли, но могли бы произойти. Оно может показать, как изменения в конкретных входных переменных приводят к другим результатам, например: «Если бы X не произошло, Y не случилось бы».

В контексте ИИ и компьютерного зрения контрфактическое объяснение определяет минимальное изменение, необходимое во входных данных (например, в изображении или наборе данных), чтобы заставить модель ИИ выдать другой, конкретный результат. Например, изменение цвета объекта на изображении может изменить прогноз модели классификации изображений с «кошка» на «собака».

Другим хорошим примером было бы изменение угла или освещения в системе распознавания лиц. Это может привести к тому, что модель идентифицирует другого человека, показывая, как небольшие изменения во входных данных могут повлиять на предсказания модели.

Самый простой способ создать эти объяснения — метод проб и ошибок: ты можешь случайным образом менять части входных данных (например, признаки изображения или данных), пока модель ИИ не даст нужный результат. Другие методы включают агностические по отношению к модели подходы, которые используют оптимизацию и методы поиска для нахождения изменений, и специфичные для моделей подходы, которые полагаются на внутренние настройки или вычисления для определения необходимых изменений.

Link to this sectionПриложения объяснимого ИИ в компьютерном зрении#

Теперь, когда мы изучили, что такое XAI и его ключевые методы, мы можем рассмотреть, как он используется в реальной жизни. XAI имеет разнообразные приложения во многих областях. Давай погрузимся в некоторые варианты использования, которые подчеркивают его потенциал:

• Системы безопасности: XAI можно использовать для улучшения систем безопасности путем обнаружения модифицированных изображений в идентификационных документах, таких как паспорта и водительские права. Это обеспечивает подлинность изображений, укрепляет процессы проверки личности и предотвращает мошеннические действия в чувствительных приложениях.

Рис. 4. Как работает XAI для обнаружения модифицированных изображений.

• Автономное вождение: Понимание возможностей и ограничений бортовой системы ИИ зрения автомобиля с автопилотом может быть огромной частью тестирования автомобиля перед его развертыванием на дорогах общего пользования. XAI может помочь автомобильным компаниям более четко выявлять и устранять проблемы.

• Правовые системы: Системы анализа документов с поддержкой зрения все чаще используются при принятии судебных решений. XAI поддерживает справедливые результаты и позволяет проверять автоматизированные суждения. Он также помогает специалистам в области права понимать, как модель ИИ приходит к своим решениям.

• Мониторинг дикой природы: Фотоловушки часто используются для наблюдения за дикой природой и сбора данных о видах животных. XAI можно использовать, чтобы объяснить, как ИИ классифицирует эти виды на изображениях. Благодаря этому усилия по сохранению видов могут быть более надежными и точными.

Link to this sectionОсновные выводы об объяснимом ИИ#

Объяснимый ИИ облегчает понимание того, как работают системы ИИ и почему они принимают определенные решения. Прозрачность моделей ИИ создает доверие и подотчетность. Знание — это сила, которая помогает более ответственно использовать инновации ИИ. В критически важных областях, таких как здравоохранение, безопасность, автономное вождение и правовые системы, XAI можно использовать, чтобы помочь разработчикам и пользователям понимать предсказания ИИ, выявлять ошибки и обеспечивать справедливое и этичное использование. Делая ИИ более прозрачным, XAI устраняет разрыв между технологией и доверием людей, делая его более безопасным и надежным для реальных приложений.

Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи приложения ИИ в автомобилях с автопилотом и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀