A IA explicativa (XAI) é um conceito emergente cuja demanda entre as empresas está aumentando, pois ajuda a interpretar e explicar modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
No mundo moderno, tudo é orientado por dados e a IA serve como ponto central de interesse.
Diferentes tipos de soluções de IA são usados em um grande número de operações para vários setores para aumentar seu crescimento e suavizar sua operação.
Isso também ajuda a entender como os modelos de IA funcionam e produzem saídas.
Se você ainda está se perguntando por que deveria se preocupar com o XAI, este artigo é para você.
Vamos começar!
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O que é IA explicável?
O Explainable AI (XAI) é um conjunto de métodos e processos focados em ajudar os usuários a entender e confiar na saída e nos resultados fornecidos pelos modelos de IA. Basicamente, o XAI permite que os usuários tenham uma visão de como um algoritmo complexo de aprendizado de máquina funciona e quais são as lógicas que impulsionam a tomada de decisão desses modelos.
O XAI, por meio de sua estrutura e conjunto de ferramentas, ajuda desenvolvedores e organizações a trazer uma camada de transparência em um determinado modelo de IA para que os usuários possam entender a lógica por trás da previsão. É vantajoso no ecossistema de uma organização onde a IA é implementada de várias maneiras, pois aprimora a precisão, os resultados e a transparência da IA.
Além disso, o XAI ajuda a mostrar quais vieses e problemas os algoritmos complexos de ML podem trazer ao trabalhar em um resultado específico. O modelo de caixa preta que é criado como resultado de um complexo algoritmo de ML é quase impossível de entender, mesmo para os cientistas de dados que criam o algoritmo.
Portanto, a transparência que o XAI traz é benéfica para uma organização descobrir como utilizar adequadamente o poder da IA e tomar a decisão certa. A explicabilidade que o XAI apresenta é principalmente na forma de textos ou visuais, oferecendo insights sobre o funcionamento interno dos modelos de IA.
Para explicar as informações extras de metadados do modelo AI, o XAI também utiliza muitos outros mecanismos de explicação – relevância de recursos, explicação simplificada e explicação por meio de exemplos.
A demanda por XAI está aumentando rapidamente à medida que mais e mais organizações os implementam em seus ecossistemas. À medida que evolui, as técnicas e o processo de explicabilidade por meio da escrita também estão melhorando.
Por que o XAI é importante?
Atualmente, a maioria das organizações usa modelos de IA em suas operações de negócios e decide seus movimentos futuros de acordo com a previsão da IA. No entanto, é apenas parcialmente preciso e há muitos vieses, o que é um problema predominante na maioria dos modelos de IA.
Os vieses são baseados em diferentes fatores e influenciam a decisão dos modelos de IA. Significativamente, as decisões do modo AI geralmente se degradam quando o modelo AI é alimentado com dados de produção diferentes dos dados de treinamento.
Além disso, os modelos de ML e as redes neurais podem ser complicados de explicar e muitas vezes é impossível para os cientistas de dados interpretá-los. Se você confiar totalmente em todas as decisões dos modelos de IA para o crescimento de sua empresa, isso poderá causar problemas imprevistos e prejudicar o crescimento geral.
Portanto, torna-se vital para uma organização ter um entendimento completo do processo de decisão de IA e da lógica que está por trás de cada resultado que esses modelos de IA apresentam. É aqui que o XAI vem como uma ferramenta útil que auxilia as organizações a obter uma explicação completa do processo de tomada de decisão de um determinado modelo de IA, juntamente com a lógica que ele utiliza.
Desde a compreensão dos algoritmos de aprendizado de máquina até a avaliação de redes neurais e redes de aprendizado profundo, o XAI ajuda você a monitorar tudo e obter explicações precisas para cada decisão. Quando você implementa o XAI, torna-se mais simples avaliar a precisão e a responsabilidade de cada decisão de IA e decidir se ela será adequada para sua organização.
Além disso, o XAI serve como um componente essencial porque é responsável por implementar e manter um modelo de IA responsável em seu ecossistema de negócios que produzirá decisões justas e precisas. O XAI também ajuda a manter a confiança entre os usuários finais enquanto reduz quaisquer riscos de segurança e conformidade.
Como funciona o XAI?
A moderna tecnologia de IA implementada nas empresas fornece seu resultado ou decisão usando diferentes modelos. Mas essas tecnologias de IA não definem como alcançaram o resultado ou a lógica por trás de sua decisão.
Fonte da imagem: Darpa
Para preencher essa lacuna, as empresas estão implementando o XAI, que usa um modelo explicável e todas as informações de metadados com uma interface de explicação para ajudar a entender como o modelo de IA funciona.
Quando a tecnologia de IA é incorporada a um ecossistema de negócios, os métodos de IA são introduzidos em diferentes níveis. Esses métodos de IA são aprendizado de máquina (ML), raciocínio de máquina (MR) e integração entre MR e ML.
Para ser preciso, os componentes que o XAI introduz em um modelo de IA existente são explicação, explicabilidade dos dados, explicabilidade MR e explicabilidade ML. Além disso, XAI também apresenta interpretabilidade e explicabilidade entre MR e ML.
O funcionamento do XAI é categorizado em três tipos:
- Dados explicáveis: destaca o tipo de dados e o conteúdo que está sendo usado para treinar o modelo de IA. Além disso, mostra a razão por trás das escolhas, o processo de escolha e relatórios de esforços necessários para remover preconceitos.
- Previsões Explicáveis: Aqui, o XAI apresenta todos os recursos que o modelo AI usou para obter a saída.
- Algoritmos Explicáveis: Revelam todas as camadas em um modelo de IA e explicam como cada camada ajuda a produzir o resultado final.
No entanto, a previsão e os algoritmos explicáveis ainda estão em fase de desenvolvimento e apenas os dados explicáveis podem ser usados para explicar as redes neurais.
Para explicar o processo de decisão, o XAI utiliza duas abordagens:
- Modelagem Proxy: Nesta abordagem, é utilizado um modelo aproximado, que difere do original. Isso leva a um resultado aproximado que pode fornecer um resultado diferente do real.
- Design para interpretabilidade: é uma abordagem popular em que o XAI desenvolve um modelo que é fácil de entender por usuários humanos. No entanto, esses modelos carecem de precisão ou poder de produção quando comparados com modelos reais de IA.
Benefícios do XAI
IA explicável ou XAI tem um impacto significativo no boom da IA porque ajuda os humanos a entender como funciona uma IA. Oferece muitos benefícios, como:
Melhora a Transparência e a Confiança
As empresas que implementam modelos de IA em seus sistemas podem entender como um modelo de IA complexo funciona e por que eles produzem uma saída específica em diferentes condições.
O XAI também é muito útil para as empresas entenderem o motivo por trás do resultado dos modelos de caixa preta. Assim, melhora a transparência e a confiança entre a máquina e os usuários humanos.
Adoção aprimorada de modelos de IA
À medida que as organizações começam a entender o funcionamento e o processo lógico por trás de um modelo de IA e a reconhecer seus benefícios, a taxa de adoção de modelos de IA aumenta. Eles também poderão confiar mais em sua decisão por causa de explicações adequadas.
Aumento na Produtividade
Com a adoção do XAI no modo AI, as equipes de operação de ML podem encontrar facilmente erros e também áreas que precisam de melhorias no sistema existente. Também ajuda as equipes de operação de ML a manter a operação suave e eficiente dos processos de IA.
Assim, haverá um aumento significativo na produtividade porque a equipe MLOps pode entender a lógica que leva o modelo de IA a produzir uma determinada saída.
Risco e custo reduzidos
O XAI tem sido fundamental para reduzir o custo da governança do modelo de IA. Por explicar todos os resultados e áreas de risco, minimiza a necessidade de inspeção manual e a chance de erros dispendiosos que prejudicarão as relações com os usuários finais.
Descubra novas oportunidades
Quando sua equipe técnica e de negócios tiver a oportunidade de obter insights sobre os processos de tomada de decisão de IA, isso lhes dará a chance de descobrir novas oportunidades. Quando analisam com mais profundidade os resultados específicos, eles podem descobrir coisas novas que não eram visíveis em primeiro lugar.
Desafios do XAI
Alguns desafios comuns do XAI são:
- Dificuldade de interpretação: Existem muitos sistemas de ML que são difíceis de interpretar. Portanto, as explicações fornecidas pelo XAI são de difícil compreensão para os usuários. Quando uma estratégia de caixa preta é inexplicável, ela pode causar sérios problemas operacionais e éticos.
- Justiça: É bastante desafiador para o XAI determinar se uma decisão específica de uma IA é justa ou não. A imparcialidade é totalmente subjetiva e depende dos dados nos quais o modelo de IA foi treinado.
- Segurança: Um dos problemas significativos com XAI é que os clientes podem executar ações para alterar o processo de tomada de decisão do modelo ML e influenciar a saída para seu próprio benefício. Qualquer equipe técnica só pode recuperar o conjunto de dados usado pelo algoritmo para treinamento.
Diferença entre XAI e AI
Embora XAI e AI estejam correlacionados, existem algumas diferenças fundamentais entre eles.
Explicável AIAIExplainable AI fornece uma explicação ou lógica do processo de tomada de decisão de um modelo ML complexo.A inteligência artificial fornece apenas o veredicto ou saída da decisão tomada por um modelo ML.Como o XAI fornece uma explicação adequada, ajuda os usuários a ter mais confiança em um determinado modelo de IA. Com a IA, você obtém apenas o veredicto e os usuários ficam perplexos ao pensar em como a IA chegou a uma conclusão. Portanto, as decisões precisariam de mais confiança. Reduz os vieses associados a muitos modelos de IA. Muitas vezes, toma decisões com base em vieses do mundo. Reduz o custo dos erros cometidos pelo modo de IA. Os modelos de IA não são 100% precisos , e eles podem fazer previsões erradas. Se uma previsão errada for feita por um modelo de IA, isso pode levar a uma perda nos negócios.
O XAI ainda está para evoluir completamente, pois ainda existem limitações, especialmente quando se trata de explicar caixas pretas complexas. O AI como um todo evoluiu muito e pode resolver rapidamente muitos problemas sem muitos problemas. Como o XAI explica cada lógica e processo de decisão de um modelo de IA, qualquer um pode facilmente influenciar o processo por maus meios. Os modelos de IA não fornecem a principal razão ou lógica por trás de sua previsão final, então dificilmente há uma chance de alguém influenciar sua decisão.
Impacto do XAI em Diferentes Setores
A chegada do XAI teve um impacto significativo em diferentes setores onde a IA desempenha um papel crucial na tomada de decisões. Vamos dar uma olhada neles.
#1. Finança
As soluções baseadas em IA são predominantes nas finanças, e a maioria das empresas as está usando para tarefas diferentes. No entanto, o setor financeiro é fortemente regulamentado e requer muita auditoria antes de tomar uma decisão financeira.
A XAI pode ajudar nessa parte e apresentar justificativas para uma decisão financeira. É fundamental para manter a confiança dos usuários finais porque eles entenderão o motivo por trás de uma decisão financeira tomada por uma organização.
#2. Assistência médica
A inclusão do XAI beneficiou os sistemas de saúde de várias maneiras. Ele pode ajudar a detectar e diagnosticar muitas doenças e eliminar a causa raiz. Isso pode ajudar os médicos a fornecer o tratamento correto.
#3. Manufatura
Atualmente, os modelos de IA são amplamente implementados nos setores de manufatura para aplicações como gerenciamento, reparo, logística, etc. Mas esses modelos de IA nem sempre são consistentes e levam a problemas de confiança.
Para isso, o XAI resolveu muitos desses problemas, pois pode fornecer a melhor maneira possível para muitas aplicações de fabricação, juntamente com uma explicação. Ele mostrará a lógica e a razão por trás de uma decisão específica feita para os trabalhadores, o que acabará por ajudá-los a construir confiança.
#4. Automóvel
A integração do XAI em carros autônomos tem sido imperativa, pois permite que um veículo forneça uma justificativa para cada decisão que toma durante acidentes. Ao aprender com diferentes situações e acidentes, o XAI ajuda os carros autônomos a tomar decisões e melhorar a segurança geral dos passageiros e também dos pedestres.
Recursos de aprendizagem
Além das informações acima, aqui estão alguns livros e cursos que você pode considerar se quiser aprender mais sobre o XAI.
#1. IA explicável com Python
O programa de AI explicada com Python da Udemy foi desenvolvido por Parteek Bhatia. Ele ajudará você a aprender diferentes aspectos do XAI, incluindo os aplicativos, várias técnicas de XAI e ferramentas hipotéticas do Google. Você também encontrará a categorização do XAI em vários aspectos.
#2. Pipelines de modelagem de aprendizado de máquina
Se você deseja aprender a IA explicativa e adquirir o conhecimento da implementação de ferramentas e técnicas para gerenciar recursos de modelagem, o Pipeline de modelagem de aprendizado de máquina do Coursera é ideal para você.
É um dos melhores cursos com centenas de boas críticas e é ministrado por um instrutor conhecido, Robert Crowe. Você também receberá ensinamentos de longa hora para análise e interpretabilidade de modelos.
#3. Inteligência Artificial Explicável
Escrito em conjunto por Uday Kamath e John Liu, o Explainable AI é um excelente livro para aprender a interpretabilidade no aprendizado de máquina.
Você encontrará muitos estudos de caso e materiais associados para aprender o XAI. Os autores deste livro forneceram muitos exemplos práticos que são úteis para entender o XAI.
#4. AI explicável prática (XAI) com Python
Hand-on Explainable AI (XAI) with Python é um livro conhecido de autoria de Denis Rothman.
Ele oferece um estudo detalhado das ferramentas e técnicas XAI para entender os resultados da IA, necessários para as empresas modernas. Você também aprenderá a lidar e evitar vários problemas relacionados a vieses na IA.
Conclusão
A IA explicável é um conceito eficaz que torna mais fácil para proprietários de negócios, analistas de dados e engenheiros entenderem o processo de tomada de decisão dos modelos de IA. O XAI pode interpretar modelos complexos de ML que são impossíveis de decodificar para os cientistas de dados.
Embora esteja progredindo com o tempo, ainda há áreas que precisam ser melhoradas. Espero que este artigo lhe dê mais clareza sobre o XAI, como funciona, seus benefícios e desafios e aplicações em diferentes setores. Você também pode consultar os cursos e livros mencionados acima para obter mais ideias sobre o XAI.
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