Объяснимый AI.
- 08.02.26 г.
- 9772225665000 26004
А.
Explainable AI (Explainable Artificial Intelligence, XAI), или объяснимый искусственный интеллект (ОИИ), – это не AI и не парадигма AI, а область исследований и набор методов, целью которых является генерация объяснимых и наглядных отчетов о том, насколько результативно и на каком основании AI (например, нейросеть) принимает свои решения.
Термин «Explainable AI» сокращён до XAI, а не до EAI, по нескольким причинам (их можно будет обсудить отдельно):
– традиции в обозначении терминов AI,
– символика и ассоциативность,
– фонетика и произношение,
– визуальное восприятие аббревиатуры,
– исторический контекст,
– исключение конфликтов с другими терминами.
Таким образом, XAI – это не просто аббревиатура, а тщательно сконструированный термин, который идеально отражает суть области: раскрытие (X) для человека работы искусственного интеллекта (AI).
Основные отличия XAI от парадигм AI.
Парадигмы AI (символьный AI, нейросети, эволюционные вычисления и т.д.) задают
– фундаментальный принцип представления знаний и рассуждений,
– базовый механизм обучения и вывода,
– архитектуру систем.
XAI
– не предлагает нового способа построения AI-систем,
– работает «поверх» существующих моделей AI-систем,
– фокусируется на интерпретации уже обученных моделей и объяснении их выводов.
Ценность XAI – это предоставляемая им информация, объяснения, которые служат
– пользователю/эксперту основанием для доверия к работе AI и осмысленного принятия окончательного решения,
– разработчику/программисту уникальными данными для анализа AI, который позволяет обнаружить скрытые ошибки, неочевидные закономерности в работе модели AI, и на этой основе принять решение о ее доработке.
Б.
XAI – это не отдельный вид нейросетей, а методологический подход и набор технологий, предназначенных для создания интерпретируемых отчетов о работе AI-моделей. Его основная цель – преодолеть проблему «черного ящика», сделав решения AI для человека прозрачными, понятными и проверяемыми.
Принцип XAI: проверяемость и доверие.
Фактически, XAI – это интерфейс объяснения, а не инструмент исправления, само которое выполняет человек благодаря информации от XAI. XAI не тестирует, не исправляет и не дорабатывает модели AI. XAI не вносит изменения в AI, он действует как «диагност» или «переводчик», который выдает подробный отчет, а «хирургом», который исправляет модель AI на основе этого отчета, является человек. XAI генерирует именно объяснения по факту работы исследуемого AI путем системного анализа взаимосвязи между входными данными и выходными решениями. Он строит внешнюю, упрощенную и понятную человеку интерпретацию поведения AI в виде выделения важных признаков. XAI не обладает доступом к семантике внутренних вычислений модели и, тем более, не «понимает» ее работу – он описывает наблюдаемые закономерности в зависимости от данных. И на основе информации от XAI разработчик или эксперт анализирует логику работы модели, результаты, обнаруживает ошибки, неочевидные закономерности и т.п. и принимает решение о необходимости доработки AI (его архитектуры алгоритма…).
XAI не имеет «интеллект» и не может «понимать», он лишь акцентирует корреляции. Он полезен разработчикам для отладки базовых сбоев, но бесполезен для понимания того, «как AI думает».
XAI не анализирует «мощь» AI или качество получаемых результата (креативность, глубину, стратегию), он анализирует вклад признаков.
XAI предоставляет данные для валидации в наглядной форме. А сам акт проверки – это интеллектуальная работа человека, который, глядя на данные XAI (объяснения), делает вывод о качестве модели.
Таким образом, XAI – это надстройка над AI или инструмент анализа, который часто применяется даже к самым сложным и неочевидным моделям AI, чтобы сделать их понятными.
XAI служит посредником между AI и человеком, предоставляя критически важную информацию для осмысления работы AI и его модификаций.
Можно добавить, что для систем уровня ChatGPT объяснения XAI настолько примитивны по сравнению со сложностью самой системы AI, что их практическая ценность стремится к нулю. XAI в лучшем случае дает простую корреляцию, которая не учитывает и не может отразить мощь ChatGPT.
XAI – это инструмент для анализа простых моделей, который оказывается карликом перед лицом современных AI-гигантов. Его роль – не объяснить мощь, а хотя бы немного приоткрыть завесу над механистической стороной работы, оставив феномен «интеллекта» по-прежнему необъяснимым.
В.
Главная функция XAI и результаты его работы – это генерация объяснений. Но не простых, а действенных, проверяемых и полезных для человека объяснений. Можно сказать, что это его первичная функция, а все остальное – необходимые условия или следствия для ее выполнения.
Но объяснения – это не просто «красивые картинки». Они должны служить более глубоким целям:
– построение и оценка доверия: эксперт может не согласиться с объяснением работы AI, ибо доверие рождается из проверяемости, которую и должен обеспечить XAI,
– обеспечение проверяемости: объяснения позволяют человеку сопоставить логику модели со своими знаниями, выявить несоответствия и сформировать обоснованные претензии к системе и представления о доверии к ней и ее совершенствовании,
– обучение и инсайты: часто модель находит неочевидные, но статистически верные зависимости в данных и, объясняя их, она может учить людей новым взаимосвязям,
– соответствие регулированию: за рубежом во многих отраслях законодательство требует обеспечить возможность объяснения решения AI, затрагивающего права и свободы человека.
Другие функции XAI и результаты его работы.
1. Для генерации объяснений обеспечивается интерпретируемость
– локальная интерпретируемость: объяснение конкретного предсказания,
– глобальная интерпретируемость: описание общих принципов работы модели,
– визуализация анализируемого материала: показ областей данных, на которых модель сфокусировалась.
2. Выявление искажений и ошибок: анализ паттернов в объяснениях на множестве примеров помогает обнаружить системные ошибки и искажения.
3. Атрибуция: определение важности отдельных признаков.
4. Визуализация: показ того, на что «смотрела» модель.
Г.
Основные методы и техники XAI:
– дерево решений – графическая модель, наглядно показывающая логику принятия решений через последовательность условий,
– байесовские сети – вероятностные модели, демонстрирующие причинно‑следственные связи,
– карты значимости – визуализация ключевых частей изображения, влияющих на предсказание в компьютерном зрении,
– механизмы внимания – показ того, на какие части текста или данных модель обратила внимание при генерации ответа.
Примеры реализаций XAI (с учетом их роли как инструментов объяснения).
1. SHAP (SHapley Additive exPlanations) на основе теории игр вычисляет вклад каждого признака в итоговое предсказание. Показывает, насколько увеличилась или уменьшилась вероятность решения из-за конкретного фактора.
SHAP рассматривает признаки (пиксели, слова) как «игроков» в коалиции. Систематически «удаляет» их и смотрит, как падает точность предсказания. Признак, чье «удаление» сильнее всего портит результат, получает более высокий вклад.
SHAP
– основан на теории игр,
– обеспечивает глобальную и локальную интерпретируемость,
– предоставляет единую меру важности признаков, согласованную на уровне предсказаний,
– поддерживает множество типов моделей и имеет реализации для разных языков программирования.
2. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) объясняет конкретный прогноз, создавая вокруг него простую интерпретируемую модель-аппроксимацию (например, линейную). LIME отвечает на вопрос: «Какая комбинация признаков была решающей в этом частном случае?».
Чтобы объяснить предсказание, LIME меняет входное изображение (зашумляет его, исключает части) и «смотрит», как меняется ответ модели, определяя, какие факторы важны для предсказания.
Таким образом, LIME
– объясняет отдельные предсказания через локальные аппроксимации,
– показывает, какие признаки наиболее важны для конкретного решения.
3. Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) визуализирует «внимание» сверточных нейронных сетей для компьютерного зрения, в частности генерирует тепловые карты, которые показывают, на какие области изображения модель «смотрела», принимая решение.
Grad-CAM использует градиенты (производные), которые являются побочным продуктом вычислений модели. Grad-CAM не интерпретирует смысл активаций нейронов, а лишь технически определяет, какие из них были наиболее «задействованы» для конкретного выхода, и проецирует это на входное изображение.
Укажем основные характеристики Grad-CAM:
– визуализация внимания нейросети: основная задача – выделить те области входного изображения, которые наиболее повлияли на решение сверточной нейронной сети (CNN), и показать, на что «смотрела» модель,
– использование градиентов: метод использует градиенты целевого класса (например, «собака»), проходящие через последний сверточный слой, чтобы понять важность каждого нейрона в этом слое для итогового предсказания,
– локализация объектов без привязки к архитектуре: в отличие от более раннего метода CAM, Grad-CAM не требует для своей работы изменения архитектуры сети (удаления полносвязных слоев) или переобучения – он применим к любой CNN-архитектуре (VGG, ResNet, Inception и т.д.),
– генерация «тепловых карт»: результатом является наложение полупрозрачной цветовой карты (обычно от синего/черного к красному/желтому) на исходное изображение, где горячие цвета (красный/желтый) показывают наиболее важные для классификации регионы,
– сочетание детализации и семантики: метод сохраняет баланс между высокой детализацией (используя градиенты) и семантической значимостью (используя последний сверточный слой, который кодирует высокоуровневые понятия),
– имеет широкую область применения: метод изначально создавался для задач классификации изображений, но был успешно адаптирован для других областей (обнаружение объектов, выделение границ объектов, подписи к изображениям, анализ медицинских снимков, работа с данными, отличными от изображений, адаптации для текста или временных рядов).
Отдельно еще раз отметим, что указанные реализации XAI
– не «смотрят» внутрь AI, они тестируют его снаружи,
– не осуществляют изучение внутренней работы AI.
Д.
Итоговое понимание XAI: XAI (Explainable AI) – это набор методов, которые создают упрощенные, понятные человеку отчеты о статистических зависимостях между входом и выходом AI.
XAI – это мост между сложной машиной и человеком.
XAI – это интерфейс объяснения, источник информации для принятия решений, но не «волшебная палочка» для автоисправления AI. Его основная и единственная задача – быть интерфейсом для поверхностного аудита, позволяющим человеку проверить наличие грубых ошибок, смещений или некорректных зависимостей. Вся ответственность за корректировку, доверие и итоговое действие остается за человеком, который, благодаря XAI, может принимать эти решения обоснованно.
Таким образом, XAI
– это не альтернатива AI,
– это дополнение к AI, обеспечивающее его прозрачность,
– это ответ на социальные и регуляторные вызовы (требования GDPR, AI Act, этика AI).
Иными словами, XAI не конкурирует с парадигмами, а предназначен для того, чтобы сделать работу AI и его результаты понятными для людей – XAI существует на другом, более высоком уровне абстракции, чем AI.
См. «Почему именно «парадигмы»?».
>> Дискуссии и конференции. AI