Η αυξημένη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει προκύψει ως αποτέλεσμα της ανάπτυξης των Νέων Τεχνολογιών, αλλά και της ανάγκης του ανθρώπου για ποιοτικές παρεμβάσεις στην εργασιακή του καθημερινότητα μέσω των εργαλείων AI.
Όπως έχει αναλυθεί εκτενώς και σε προηγούμενα άρθρα στο Liberal, η ερμηνεία των απαντήσεων και αποτελεσμάτων που αφορούν στις τεχνικές ΑΙ, αποτελεί μια σημαντική πρόκληση για τους επιστήμονες και ειδικούς του χώρου. Και αυτό συμβαίνει, επειδή η συλλογιστική που ακολουθούν οι μηχανές παραμένει ένα «μαύρο κουτί», ήτοι μια αχαρτογράφητη περιοχή, για τον άνθρωπο.
Με βάση τα παραπάνω, το μείζον ζήτημα που απασχολεί τους τελευταίους μήνες τους επιστήμονες που ασχολούνται με τις τεχνολογίες AI είναι η έλλειψη κατανόησης των αποτελεσμάτων που προκύπτουν διά της Τεχνητής Νοημοσύνης. Και είναι ακριβώς σε αυτό το σημείο που έρχεται μια νέα τεχνική: η Επεξηγηματική Τεχνητή Νοημοσύνη (Explainable AI ή XAI).
Τι είναι η Επεξηγηματική Τεχνητή Νοημοσύνη;
Δεδομένου ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει καταλάβει τις περισσότερες επιχειρήσεις, η τυφλή εμπιστοσύνη σ’ αυτή για κρίσιμες αποφάσεις, εξακολουθεί να είναι αμφίβολη λόγω της μη διαφάνειας που επικρατεί στη «διαδρομή» των συμπερασμάτων της. Για την επίλυση του προβλήματος, οι άνθρωποι ανέπτυξαν την Επεξηγηματική ΤΝ που διατηρεί διαφάνεια στις ενέργειές της και βοηθά τους ανθρώπους να λαμβάνουν επεξηγηματικά αποτελέσματα από τους αλγορίθμους ΤΝ.
Ως Επεξηγηματική Τεχνητή Νοημοσύνη (Explainable Artificial Intelligence – XAI εν συντομία) ορίζεται ένας μηχανισμός AI, ο οποίος όταν ενσωματώνεται σε συστήματα μηχανικής μάθησης (machine learning), έχει τη δυνατότητα να εξηγήσει τη λογική πίσω από τη λήψη αποφάσεων, να υποδείξει τον μηχανισμό λειτουργίας και να υποδείξει τα δυνατά και αδύνατα σημεία της, διασφαλίζοντας έτσι περαιτέρω την αξιοπιστία της.
Για παράδειγμα, όταν μέχρι πρότινος θέταμε ένα ερώτημα (query) στην AI σχετικά με το ποια είναι η καλύτερη δυνατή στρατηγική, ώστε να κερδίσουμε σε ένα παιχνίδι όπως το σκάκι ή η Monopoly, η μηχανή μας έδινε το αποτέλεσμα απευθείας. Με τη χρήση, όμως, της XAI, πέραν της απάντησης – λύσης στο ερώτημά μας, θα έχουμε ως παράλληλο αποτέλεσμα και τη λογική που ακολούθησε η μηχανή ως προς την απάντηση που μας έδωσε.
Γιατί είναι σημαντική η Επεξηγηματική Τεχνητή Νοημοσύνη;
Όπως αναφέρθηκε και πιο πάνω, τα κοινά διαθέσιμα μοντέλα AI δεν εξηγούν ή δεν κατανοούν τη διαδρομή που ακολουθείται για να καταλήξει κανείς σε ένα συμπέρασμα. Αυτό τα έχει οδηγήσει στο να αποκαλούνται «μαύρα κουτιά». Ρίχνοντας φως στο τούνελ, η XAI δίνει λύση σε αυτό και εξυπηρετεί τον τελικό σκοπό για τους εξής λόγους:
- Συμβάλλει στην ακρίβεια, τη διαφάνεια και τη δικαιοσύνη και προσδιορίζει τα αποτελέσματα ως προς τη λήψη των αποφάσεων.
- Βοηθά στην υιοθέτηση μιας υπεύθυνης προσέγγισης, με πολιτισμική προσαρμογή για τον εκάστοτε οργανισμό.
- Διευκολύνει την πιθανότητα εντοπισμού σφαλμάτων, ανήθικων συμπεριφορών και προκαταλήψεων, εξυπηρετώντας εκπαιδευτικούς σκοπούς και βοηθώντας στην επίλυση τεχνικών προβλημάτων.
- Αυξάνει τα ποσοστά συνεργασίας και υιοθέτησης της ΤΝ για εργασίες όπως η συναισθηματική νοημοσύνη και η δημιουργική σκέψη.
- Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει νέους δρόμους επιστημονικών ανακαλύψεων, με τη δημιουργία υποθέσεων και προβλέψεων.
- Αβίαστος εντοπισμός και ως εκ τούτου μετριασμός του κινδύνου, που είναι ιδιαίτερα σημαντικός σε αποφάσεις που άπτονται της ανθρώπινης ηθικής.
Τα οφέλη της Επεξηγηματικής Τεχνητής Νοημοσύνης
Η Explainable ΑΙ προσφέρει διάφορα οφέλη, όπως:
- Μειώνει το κόστος των λαθών, το οποίο αυξάνεται σε τομείς «ευαίσθητους» ως προς τη διαδικασία λήψης αποφάσεων, όπως η Ιατρική, η Νομική, τα Χρηματοοικονομικά, το Μάνατζμεντ κλπ.
- Ελαχιστοποιεί τις προκαταλήψεις και τα σφάλματα και τον αντίκτυπό τους στους οργανισμούς.
- Η εξαγωγή συμπερασμάτων τείνει να αυξάνει την εμπιστοσύνη του συστήματος και είναι χρήσιμη σε συστήματα που έχουν κρίσιμη σημασία για τον χρήστη.
- Αποτελεσματική απόδοση του μοντέλου μέσω της κατανόησης των αδυναμιών του.
- Η τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων επιτρέπει τη χρήση του ανθρώπινου εγκεφάλου για καλύτερα βελτιστοποιημένα αποτελέσματα.
Πώς επιτυγχάνεται ο επεξηγηματικός χαρακτήρας της ΤΝ - Οι προκλήσεις
Παρά τις πολυάριθμες τεχνικές που είναι ικανές να αναπτύξουν τεχνικές XAI, οι άνθρωποι πρέπει ακόμη να ξεπεράσουν πολλαπλές προκλήσεις, που είναι οι εξής:
- Έλλειψη διορατικότητας ως προς τη μεροληψία των δεδομένων, η οποία ενδέχεται να επηρεάσει τις αποφάσεις της ΤΝ.
- Η κρίση στο επίπεδο της δικαιοσύνης μιας απόφασης εξαρτάται από την οπτική γωνία του καθενός, οπότε και η ίδια μπορεί να διαφέρει μεταξύ ατόμου και ανθρώπου.
- Η απλοποίηση της πολυπλοκότητας είναι συνάρτηση με της μείωση της ακρίβειας επί των αποτελεσμάτων. Η XAI στοχεύει στην απλούστευση του συμπεράσματος και των μηχανισμών, που ενδέχεται, όμως, να καταστούν ανακριβείς.
- Η ερμηνεία των πολλαπλών επιπέδων του Deep Learning παραμένει μια πρόκληση λόγω της υψηλότερης πολυπλοκότητας.
- Μια μεγάλη ποικιλία δεδομένων μπορεί να απαιτεί εξειδικευμένες τεχνικές για την επεξήγησή τους, η οποία είναι δύσκολο να εκπονηθεί.
Εφαρμογές της Επεξηγηματικής Τεχνητής Νοημοσύνης στον πραγματικό κόσμο
Η XAI έχει τη δυνατότητα ευρείας εφαρμογής με σημαντικά αποτελέσματα σε διάφορους τομείς. Μερικά από τα πιο γνωστά παραδείγματα περιλαμβάνουν:
Ασφάλειες
H XAI μπορεί να προβλέψει τον συγκεκριμένο κύκλο εργασιών των πελατών, να καταστήσει τις αλλαγές στην τιμολόγηση πιο διαφανείς για τους πελάτες και να τους παρέχει ολοκληρωμένες εμπειρίες σε επίπεδο εξυπηρέτησης. Συγκεκριμένοι τομείς που απαιτούν εφαρμογή της XAI είναι οι εξαιρέσεις πληρωμών, οι διασταυρούμενες πωλήσεις, η προσαρμοσμένη τιμολόγηση, η ανίχνευση απάτης και η ενίσχυση της αλληλεπίδρασης με τον πελάτη.
Μάρκετινγκ
Η Επεξηγηματική Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αναπτύξει στρατηγικές μάρκετινγκ, με καλύτερη κατανόηση των προσαρμογών της κουλτούρας, να εντοπίσει αφενός τα αδύνατα σημεία στα τρέχοντα μοντέλα ΤΝ και να τα μετριάσει, αφετέρου άλλους συναφείς κινδύνους, ώστε να αποκτήσει καλύτερα αξιόπιστα αποτελέσματα.
Υγειονομική περίθαλψη
Ο σχεδιασμός φαρμάκων είναι μια κρίσιμη διαδικασία που απαιτεί επενδύσεις σε χρόνο και χρήμα. Επιπλέον, η κατανόηση της ανθρώπινης λειτουργίας παραμένει κρυφή, ανεξάρτητα από τις ερευνητικές εξελίξεις. Η ΧΑΙ μπορεί να δημιουργήσει μαθηματικά μοντέλα και προσομοιώσεις ικανές να προτείνουν δυνητικά στοιχεία με εξηγήσεις. Μπορεί επίσης να προβλέψει την εμφάνιση καταστάσεων υγείας με αυξημένη ορθολογικότητα και υπευθυνότητα, επιτρέποντας, με αυτό τον τρόπο, στην ανθρώπινη απόφαση να βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη.
