شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟
مصطلح يشير إلى مجموعة من العمليات والأدوات والأساليب المصممة للسماح للمستخدمين البشريين بفهم نتائج ومخرجات خوارزميات التعلم الآلي والثقة بها. يُستخدم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لوصف نماذج الذكاء الاصطناعي وتأثيرها المتوقع وتحيزها المحتمل. ويساعد الناس على استيعاب ميزات البيانات التي تتعلمها الشبكات العصبونية فعلياً، وبالتالي مدى دقة النموذج وبعده عن التحيز وشفافيته في عمليات صنع القرار. كما أنه يسمح للمنظمات والباحثين بتبني مقاربات مسؤولة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟
يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة هائلة تفرض على البشر تحديات كبرى تتجلى في فهم ومواكبة آلية وصول الخوارزميات إلى النتائج. وعلى الرغم من كون مدخلات ومخرجات النماذج معلومة، إلا أن تفاصيل آلية عمل نموذج مُدَرَّب ليست واضحة في أغلب الأحيان لا سيما في تطبيقات التعلم العميق، لذلك تعتبر هذه النماذج صناديق سوداء. فحتى المهندسين وعلماء البيانات الذين طوروها غير قادرين على فهم أو تفسير ما يحدث داخلها.
هناك العديد من الفوائد لفهم كيفية وصول الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى نتائج محددة؛ حيث تساعد قابلية الفهم المطورين على التأكد من أن النموذج يعمل بالشكل المتوقع، فقد يكون من الضروري مقابلة معايير تشريعية معينة. بالإضافة إلى معرفة نقاط القوة والضعف وتصحيح الأخطاء وتحييد الخطر الناجم عن التحيز بناءً على العرق أو الجنس أو العمر أو الموقع. كما أنه من المهم منح الأشخاص المتأثرين بقرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي إمكانية الاعتراض على النتائج وتغييرها.