هوش مصنوعی چگونه تصمیم می‌گیرد؟ آشنایی با دنیای هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

تصور کنید یک سیستم هوش مصنوعی، در عرض چند ثانیه درباره وام، استخدام، درمان یا حتی محتوایی که می‌بینید تصمیم می‌گیرد؛ اما وقتی می‌پرسید «چرا؟»، پاسخی وجود ندارد. در چنین شرایطی، هوش مصنوعی به سیستمی تبدیل می‌شود که تصمیم می‌گیرد، اما دلیل تصمیم‌هایش را توضیح نمی‌دهد؛ تصمیم‌هایی که می‌توانند اعتماد، ایمنی و مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی را به چالش بکشند.

اینجاست که مفهوم هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI) یا XAI مطرح می‌شود؛ رویکردی که تلاش می‌کند منطق پنهان پشت تصمیم‌های الگوریتم‌ها را آشکار کند و آن‌ها را برای انسان‌ها قابل‌فهم و قابل‌اعتماد کند. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر به ما کمک می‌کند بفهمیم یک مدل چگونه به یک نتیجه مشخص رسیده، چه عواملی بر تصمیم‌گیری آن تأثیر گذاشته‌اند و این تصمیم‌ها چه پیامدهایی می‌توانند داشته باشند.

در ادامه این مطلب، بررسی می‌کنیم که هوش مصنوعی توضیح‌پذیر دقیقاً چیست، چرا اهمیت دارد و چگونه می‌تواند مسیر استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی را هموار کند. با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر چیست؟

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI) یا هوش مصنوعی قابل توضیح مجموعه‌ای از فرایندها و روش‌هاست که به کاربران کمک می‌کند نتایج و خروجی‌های تولیدشده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین را درک کرده و به آن‌ها اعتماد کنند.

بیشتر بخوانید:

تحلیل رفتار مصرف‌کننده با یادگیری ماشین

از هوش مصنوعی توضیح‌پذیر برای توصیف مدل‌های هوش مصنوعی، بررسی تأثیرات احتمالی آن‌ها و همچنین شناسایی سوگیری‌های بالقوه استفاده می‌شود. این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا دقت، انصاف، شفافیت و پیامدهای تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی را بهتر ارزیابی کنند. به همین دلیل، این رویکرد نقش مهمی در ایجاد اعتماد هنگام استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی دارد و مسیر توسعه مسئولانه این فناوری را هموار می‌کند.

با پیشرفته‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی، درک این‌که الگوریتم‌ها چگونه به یک نتیجه مشخص رسیده‌اند برای انسان‌ها دشوارتر می‌شود. در بسیاری از موارد، فرایند محاسباتی این مدل‌ها به سیستمی تبدیل می‌شود که از آن با عنوان «جعبه سیاه» یاد می‌شود؛ یعنی سیستمی که تفسیر آن تقریباً غیرممکن است. این مدل‌ها به‌طور مستقیم از داده‌ها استخراج می‌شوند. با این وجود، حتی طراحان و دانشمندان داده نیز همیشه نمی‌توانند چگونگی رسیدن مدل به یک نتیجه خاص را به‌طور دقیق توضیح دهند.

درک نحوه عملکرد سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای متعددی دارد. قابلیت توضیح‌پذیری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا از عملکرد صحیح سیستم مطمئن شوند و الزامات قانونی را رعایت کنند. همچنین، این ویژگی به افراد تحت‌تأثیر تصمیمات سیستم اجازه می‌دهد تا این تصمیمات را بررسی و در صورت نیاز اصلاح کنند.

چرا هوش مصنوعی توضیح‌پذیر اهمیت دارد؟

برای هر سازمانی ضروری است که درک روشنی از فرایندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی داشته باشد و صرفاً به خروجی مدل‌ها اکتفا نکند. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر با فراهم کردن امکان پایش مدل‌ها و ایجاد مسئولیت‌پذیری، به انسان‌ها کمک می‌کند الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks) را بهتر درک کرده و توضیح دهند.

مدل‌های یادگیری ماشین (ML) اغلب به‌عنوان سیستم‌هایی شناخته می‌شوند که تفسیر آن‌ها برای انسان دشوار یا حتی غیرممکن است. در این میان، شبکه‌های عصبی مورد استفاده در یادگیری عمیق جزو پیچیده‌ترین مدل‌ها به‌شمار می‌روند. همچنین، سوگیری‌هایی که ممکن است براساس عواملی مانند نژاد، جنسیت، سن یا موقعیت جغرافیایی شکل بگیرند، سال‌هاست یکی از ریسک‌های جدی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شوند.

علاوه‌بر این، عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است با گذشت زمان دچار افت یا انحراف شود؛ به‌ویژه زمانی که داده‌های واقعی محیط عملیاتی با داده‌های آموزشی تفاوت داشته باشند. به همین دلیل، برای کسب‌وکارها ضروری است که مدل‌های خود را به‌صورت مداوم پایش و مدیریت کنند تا علاوه‌بر ارتقاء هوش مصنوعی توضیح‌پذیر، تأثیر واقعی این الگوریتم‌ها را نیز بر نتایج کسب‌وکار بسنجند. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر همچنین به افزایش اعتماد کاربران نهایی، امکان ممیزی مدل‌ها و استفاده مؤثرتر از هوش مصنوعی کمک می‌کند و هم‌زمان ریسک‌های حقوقی، امنیتی، قانونی و اعتباری مرتبط با این فناوری را کاهش می‌دهد.

بیشتر بخوانید:

امنیت سایبری در عصر دیجیتال: محافظت از داده‌ها در دنیای آنلاین

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر یکی از الزامات اصلی در پیاده‌سازی اخلاقی هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود؛ رویکردی که هدف آن استفاده عملی و گسترده از هوش مصنوعی در سازمان‌های واقعی با تأکید بر انصاف، شفافیت و پاسخ‌گویی است. برای حرکت در مسیر توسعه مسئولانه این فناوری، سازمان‌ها باید اصول اخلاقی را در فرایندها و کاربردهای هوش مصنوعی نهادینه کرده و سیستم‌هایی مبتنی بر اعتماد و شفافیت را طراحی کنند.

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر چگونه کار می‌کند؟

با استفاده از هوش مصنوعی توضیح‌پذیر و یادگیری ماشین قابل‌تفسیر (Interpretable Machine Learning)، سازمان‌ها می‌توانند به منطق پنهان تصمیم‌گیری در مدل‌های هوش مصنوعی دسترسی پیدا کنند و در صورت نیاز، آن‌ها را اصلاح کنند. این قابلیت، تجربه کاربری محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی را بهبود می‌دهد؛ زیرا زمانی که کاربران به تصمیم‌های سیستم اعتماد داشته باشند، تعامل مؤثرتری با آن خواهند داشت.

در این مسیر، پرسش‌های مهمی مطرح می‌شود: یک سیستم هوش مصنوعی در چه شرایطی می‌تواند اعتماد کافی برای پذیرش یک تصمیم ایجاد کند و چگونه می‌توان خطاهای احتمالی آن را شناسایی و اصلاح کرد؟

با پیشرفته‌تر شدن هوش مصنوعی، همچنان ضروری است که فرایندهای یادگیری ماشین قابل درک و قابل کنترل باقی بمانند تا بتوان از صحت نتایج آن‌ها اطمینان داشت. در ادامه، به تفاوت میان هوش مصنوعی رایج و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر، روش‌ها و تکنیک‌های تبدیل AI به XAI و همچنین تفاوت میان «تفسیر (interpreting)» و «توضیح (explaining)» در سیستم‌های هوش مصنوعی می‌پردازیم.

مقایسه هوش مصنوعی رایج و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

تفاوت اصلی میان هوش مصنوعی رایج و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر در میزان شفافیت تصمیم‌گیری آن‌هاست. در XAI، از تکنیک‌ها و روش‌های مشخصی استفاده می‌شود تا هر تصمیمی که در فرایند یادگیری ماشین گرفته می‌شود، قابل ردیابی و توضیح باشد. در مقابل، بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی به یک نتیجه مشخص می‌رسند، بدون آن‌که حتی طراحان آن‌ها درک کاملی از مسیر رسیدن به آن نتیجه داشته باشند.

این نبود شفافیت، ارزیابی دقت مدل را دشوار می‌کند و می‌تواند به از دست رفتن کنترل، پاسخ‌گویی و امکان ممیزی منتهی شود؛ چالشی که هوش مصنوعی توضیح‌پذیر دقیقاً برای پاسخ به آن طراحی شده است.

تکنیک‌های هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

چارچوب اصلی تکنیک‌های هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) بر پایه سه رویکرد کلیدی شکل گرفته است. در این میان، «دقت پیش‌بینی» و «قابلیت ردیابی» بیشتر به جنبه‌های فنی و فناوری مربوط می‌شوند، درحالی‌که «درک تصمیم» بر نیازهای انسانی تمرکز دارد.

به‌ویژه در حوزه یادگیری ماشین توضیح‌پذیر، این رویکرد اهمیت بیشتری پیدا می‌کند؛ چراکه تعامل مؤثر انسان با سیستم‌های هوشمند تنها زمانی ممکن است که تصمیم‌های آن‌ها قابل‌درک، قابل‌اعتماد و قابل‌مدیریت باشند.

• دقت پیش‌بینی (Prediction Accuracy)

دقت، یکی از کلیدی‌ترین معیارهای موفقیت هوش مصنوعی در دنیای واقعی است. برای سنجش این معیار در مدل‌های توضیح‌پذیر، معمولاً خروجی مدل را با نتایج موجود در مجموعه‌ داده‌های آموزشی مقایسه می‌کنند و یا از طریق شبیه‌سازی، عملکرد آن را مورد ارزیابی قرار می‌دهند.

یکی از پرکاربردترین تکنیک‌ها در این حوزه، LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) است. این روش، پیش‌بینی‌های انجام‌شده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به‌صورت محلی توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد که هر ویژگی چه نقشی در نتیجه نهایی داشته است.

• قابلیت ردیابی (Traceability)

قابلیت ردیابی یکی دیگر از مؤلفه‌های مهم در پیاده‌سازی هوش مصنوعی توضیح‌پذیر است. این قابلیت معمولاً با محدود کردن دامنه تصمیم‌گیری مدل و تعریف دقیق‌تر قوانین و ویژگی‌های یادگیری ماشین ایجاد می‌شود.

یکی از نمونه‌های شناخته‌شده در این حوزه، تکنیک DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)  است. این روش فعالیت هر نورون را با یک نورون مرجع مقایسه می‌کند و نشان می‌دهد نورون‌ها چگونه به هم وابسته‌اند؛ رویکردی که فهم ساختار و منطق تصمیم‌گیری مدل را آسان‌تر می‌کند.

• درک تصمیم (Decision Understanding)

این بخش، جنبه انسانی هوش مصنوعی توضیح‌پذیر را پوشش می‌دهد. بسیاری از افراد نسبت به تصمیم‌های هوش مصنوعی بی‌اعتماد هستند، اما برای استفاده مؤثر از این فناوری، اعتماد آگاهانه یک ضرورت است. این اعتماد از طریق آموزش تیم‌ها و کاربران شکل می‌گیرد؛ به‌طوری که آن‌ها بدانند سیستم هوش مصنوعی چگونه و چرا به یک تصمیم خاص رسیده است.

تفاوت «توضیح‌پذیری» و «تفسیرپذیری» در هوش مصنوعی

تفسیرپذیری (Interpretability) به میزان درک ناظر از علت یک تصمیم اشاره دارد؛ یعنی این‌که انسان‌ها تا چه حد می‌توانند خروجی یک سیستم هوش مصنوعی را پیش‌بینی کنند. در مقابل، توضیح‌پذیری (Explainability) یک گام فراتر می‌رود و به این موضوع می‌پردازد که مدل دقیقاً چگونه به آن نتیجه رسیده است. به‌بیان ساده، تفسیرپذیری نشان می‌دهد «چه اتفاقی افتاده»، اما توضیح‌پذیری روشن می‌کند «چرا و چگونه».

ارتباط هوش مصنوعی توضیح‌پذیر با هوش مصنوعی مسئولانه

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر و هوش مصنوعی مسئولانه اهداف مشترکی دارند، اما رویکرد آن‌ها متفاوت است:

• هوش مصنوعی توضیح‌پذیر بر بررسی و تحلیل نتایج پس از تولید خروجی تمرکز دارد.
• هوش مصنوعی مسئولانه از مرحله طراحی و برنامه‌ریزی وارد عمل می‌شود تا الگوریتم‌ها پیش از اجرا، بی‌طرف و پاسخ‌گو باشند.
• ترکیب این دو رویکرد می‌تواند به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر، شفاف‌تر و قابل‌اعتمادتر منتهی شود.

ارزیابی مداوم مدل‌ها با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

با استفاده از هوش مصنوعی توضیح‌پذیر، کسب‌وکارها می‌توانند عملکرد مدل‌ها را بررسی کرده و بهبود دهند و در عین حال، به ذی‌نفعان کمک کنند تا رفتارهای مدل‌های هوش مصنوعی را بهتر درک کنند. پایش مداوم وضعیت پیاده‌سازی، میزان بی‌طرفی، کیفیت داده‌ها و انحراف مدل، برای مقیاس‌پذیری موفق هوش مصنوعی ضروری است.

ارزیابی مستمر مدل‌ها این امکان را فراهم می‌کند که پیش‌بینی‌های مدل مقایسه شوند، ریسک‌ها سنجیده شوند و عملکرد کلی بهینه‌سازی شود. با نمایش نقاط قوت و ضعف مدل و داده‌های مورد استفاده برای توضیح تصمیم‌ها، فرایند ارزیابی سریع‌تر و شفاف‌تر می‌شود. پلتفرم‌های داده و هوش مصنوعی نیز با ارائه نسبت ویژگی‌ها  (Feature Attributions)، به تیم‌ها کمک می‌کنند رفتار مدل را از طریق نمودارهای تعاملی و گزارش‌های قابل‌خروجی به‌صورت بصری بررسی کنند.

مزایای هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

از مهم‌ترین مزایای هوش مصنوعی توضیح‌پذیر می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• عملیاتی کردن هوش مصنوعی با اعتماد و اطمینان
• اعتماد به مدل‌های هوش مصنوعی را در محیط عملیاتی تقویت کنید.
• مدل‌های خود را سریع‌تر و با کارایی بالاتر به مرحله تولید برسانید.
• قابلیت تفسیر و توضیح‌پذیری مدل‌ها را تضمین کنید.
• فرایند ارزیابی مدل را ساده کرده و شفافیت و قابلیت ردیابی آن را افزایش دهید.
• کاهش زمان رسیدن به نتایج هوش مصنوعی
• مدل‌ها را به‌طور سیستماتیک پایش و مدیریت کنید تا نتایج کسب‌وکار بهینه شوند.
• عملکرد مدل‌ها را به‌طور مداوم ارزیابی کرده و بهبود دهید.
• توسعه مدل‌ها را بر‌اساس ارزیابی مستمر بهینه‌سازی کنید.
• کاهش ریسک و هزینه مدیریت مدل‌ها
• مدل‌های هوش مصنوعی را توضیح‌پذیر و شفاف نگه دارید.
• الزامات قانونی، مقرراتی و ریسک‌های مرتبط را مدیریت کنید.
• نیاز به بررسی دستی و خطاهای پرهزینه را کاهش دهید.
• ریسک سوگیری‌های ناخواسته را کاهش دهید.

پنج نکته کلیدی برای استفاده از هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

برای کسب نتایج مطلوب با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر، لازم است این نکات را مدنظر قرار دهید:

۱.بی‌طرفی و حذف سوگیری (Fairness & Debiasing): مدل‌ها را به‌طور مداوم بررسی و پایش کنید و هرگونه سوگیری احتمالی در داده‌ها یا تصمیم‌های الگوریتمی را شناسایی و اصلاح کنید.

۲.کاهش انحراف مدل  (Model Drift Mitigation): مدل‌ها را مرتب بررسی کنید و توصیه‌های لازم را بر اساس منطقی‌ترین نتایج ارائه دهید. اگر مدل‌ها از مسیر مورد انتظار منحرف شدند، سیستم باید شما را مطلع کند.

۳.مدیریت ریسک مدل‌ها (Model Risk Management): با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر، ریسک مدل‌ها را اندازه‌گیری و کنترل کنید. در صورت ضعف در عملکرد یک مدل، سیستم با ارسال هشدارهایی به شما کمک می‌کند دلیل مشکلات یا انحراف‌های مداوم را پیدا کنید.

۴.خودکارسازی چرخه عمر مدل‌ها (Lifecycle Automation): مدل‌ها را به‌صورت یکپارچه بسازید، اجرا و مدیریت کنید. با ترکیب ابزارها و فرایندها روی یک پلتفرم، می‌توانید عملکرد مدل‌ها را پایش کنید، نتایج را به اشتراک بگذارید و وابستگی‌ها و مراحل تصمیم‌گیری مدل‌های یادگیری ماشین را توضیح دهید.

۵.آمادگی برای محیط‌های چندابری (Multicloud-Readiness): پروژه‌های هوش مصنوعی می‌توانند در محیط‌های ترکیبی شامل ابرهای عمومی، خصوصی و سیستم‌های محلی اجرا شوند. استفاده از هوش مصنوعی توضیح‌پذیر در چنین محیط‌هایی باعث افزایش اعتماد و اطمینان کاربران می‌شود.

بیشتر بخوانید:

رایانش مه چیست و چرا مسیر بعدی تحول دیجیتال از لبه شبکه می‌گذرد؟

رایانش لبه، کلید پیشرفت خودروهای خودران در آینده

کاربردهای هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

کاربردهای هوش مصنوعی توضیح‌پذیر شامل موارد زیر است:

• حوزه مالی

الگوریتم‌های امتیازدهی اعتباری (Credit Score) از عواملی مانند درآمد، هزینه‌ها و بدهی‌ها برای تعیین ریسک وام استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر می‌تواند به متقاضیان نشان دهد کدام عوامل باعث افزایش یا کاهش امتیازشان شده و چگونه می‌توان آن را بهبود داد. این شفافیت علاوه‌بر ایجاد اعتماد، امکان اصلاح خطاهایی را که ممکن است تأثیر منفی داشته باشند فراهم می‌کند.

• حوزه بهداشت و درمان

هوش مصنوعی در تشخیص‌های پزشکی با نشان دادن علائم کلیدی و نتایج آزمایش بیمار، به پزشک توضیح می‌دهد که دقیقاً بر چه اساسی یک بیماری را تشخیص داده است. این توضیحات به پزشکان کمک می‌کند پیشنهادهای AI را تأیید کنند، اشتباهات را اصلاح کنند و تصمیمات پزشکی خود را با توصیه‌های AI هماهنگ سازند.

بیشتر بخوانید:

فناوری 5G  در بهداشت و درمان؛ آغاز جراحی‌های رباتیک و درمان‌های هوشمند!

از تشخیص تا درمان؛ رایانش ابری چگونه صنعت بهداشت و درمان را متحول می‌کند؟

• حوزه خودروهای خودران

هوش مصنوعی خودروهای خودران می‌تواند دلیل تغییر مسیر یا اجتناب از موانع را توضیح دهد و نشان دهد کدام ورودی‌های حسگر به‌عنوان خطر یا فرصت شناسایی شده‌اند. این شفافیت درباره نحوه «دیدن» مسیر توسط AI به مهندسان کمک می‌کند تا خطاهای دید سیستم را اصلاح کرده و با بهینه‌سازی عملکرد سیستم بینایی خودروها اعتماد کاربران را جلب کنند.

بیشتر بخوانید:

آشنایی با ۱۰ نکته کلیدی در موفقیت استراتژی‌ خودرو متصل!

  لذت دوچندان رانندگی با استفاده از تکنولوژی خودروهای متصل به اینترنت!

کلام آخر

امروزه مسئله اصلی هوش مصنوعی فقط «دقت» نیست؛ بلکه درک این است که هر تصمیم چگونه و بر چه مبنایی گرفته شده است. وقتی الگوریتم‌ها وارد حوزه‌هایی مانند اعتبارسنجی، درمان یا تصمیم‌های حیاتی کسب‌وکار می‌شوند، اگر منطق تصمیم‌گیری آن‌ها قابل توضیح نباشد، به‌تدریج اعتماد از بین می‌رود و ریسک‌ تصمیم‌گیری افزایش پیدا می‌کند. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر دقیقاً برای پاسخ به همین چالش شکل گرفته است؛ رویکردی که به سازمان‌ها کمک می‌کند رفتار مدل‌ها را بهتر درک کنند، سوگیری‌ها و انحراف‌ها را شناسایی کنند و هوش مصنوعی را از یک ابزار مبهم به سیستمی قابل‌کنترل و پاسخ‌گو تبدیل کنند.

برای حرکت در این مسیر، تنها مدل‌های پیشرفته کافی نیست؛ بلکه زیرساخت دیجیتال قابل‌اعتماد نقشی تعیین‌کننده‌ دارد. راهکارهای سازمانی ایرانسل، با ارائه سرویس‌هایی مانند زیرساخت ابری، اینترنت 5G  سازمانی و سرویس‌های VPN سازمانی این بستر را فراهم می‌کند تا کسب‌وکارها بتوانند پروژه‌های داده و هوش مصنوعی را در مقیاس سازمانی، با امنیت بالاتر و امکان پایش مستمر پیاده‌سازی کنند. برای دریافت اطلاعات بیشتر درباره این سرویس‌ها، می‌توانید کد دستوری #۳* را از خطوط ایرانسلی خود شماره‌گیری کنید یا از طریق EB@mtnirancell.ir با کارشناسان ما در ارتباط باشید.

منبع:

https://www.ibm.com/think/topics/explainable-ai#:~:text=Explainable%20AI%20is%20used%20to,putting%20AI%20models%20into%20production.

https://www.aiworldtoday.net/p/explainable-ai-xai-makes-ai-understandable-human