什么是可解释人工智能（XAI）以及为什么您应该关注

可解释的人工智能（XAI）是一个新兴的概念，企业对其需求正在增加，因为它帮助他们解释和说明人工智能和机器学习模型。

在现代世界，一切都以数据驱动，人工智能是中心的焦点。

各种类型的人工智能解决方案被广泛应用于各个行业的许多操作中，以促进其增长和平稳运作。

这也有助于您了解人工智能模型的工作原理和产生的输出。

如果您仍然想知道为什么应该关注XAI，那么本文就是为您准备的。

让我们开始吧！

什么是可解释的人工智能？

可解释的人工智能（XAI）是一组方法和流程，旨在帮助用户理解和信任人工智能模型给出的输出和结果。基本上，XAI允许用户了解复杂的机器学习算法如何工作以及驱动这些模型决策的逻辑是什么。

XAI通过其框架和一套工具，帮助开发人员和组织在给定的人工智能模型中引入透明度层，以便用户可以理解预测背后的逻辑。在实施人工智能的各种方式下，这对组织的生态系统非常有利，因为它增强了人工智能的准确性、结果和透明度。

此外，XAI还有助于展示复杂的机器学习算法可能带来的偏见和问题，这对于特定结果的工作非常重要。复杂的机器学习算法产生的黑匣子模型几乎无法理解，即使是创建算法的数据科学家也是如此。

因此，XAI带来的透明度对于组织找出如何正确利用人工智能的力量并做出正确决策非常有益。XAI提供的可解释性主要是以文本或可视化形式提供对人工智能模型内部运行的洞察。

为了解释人工智能模型的额外元数据信息，XAI还利用了许多其他解释机制-特征相关性、简化解释和通过示例进行解释。

随着越来越多的组织在其生态系统中实施XAI，对XAI的需求正在迅速增长。随着发展，通过书面解释的技术和过程也在不断改进。

XAI为什么重要？

现如今，大多数组织在业务运营中使用人工智能模型，并根据人工智能的预测来决定未来的举措。然而，它只是部分准确，而且大多数人工智能模型存在许多偏见问题。

这些偏见基于不同的因素，影响着人工智能模型的决策。特别是当人工智能模型接收与训练数据不同的生产数据时，人工智能模型的决策往往会下降。

此外，机器学习模型和神经网络往往难以解释，数据科学家通常无法解释它们。如果您完全信任人工智能模型的每个决策对公司的增长产生影响，那么可能会引发意想不到的问题，影响整体增长。

因此，对于组织来说，完全了解人工智能决策过程以及每个AI模型提出的结果背后的逻辑是至关重要的。这就是XAI作为一个实用工具的地方，它协助组织全面解释给定人工智能模型的决策过程，以及它所使用的逻辑。

从理解机器学习算法到评估神经网络和深度学习网络，XAI可以帮助您监控一切，并为每个决策提供准确的解释。当您实施XAI时，您可以更容易地评估每个人工智能决策的准确性和可靠性，然后决定它是否适合您的组织。

此外，XAI是一个重要组成部分，因为它负责在您的商业生态系统中实施和维护一个负责任的人工智能模型，从而产生公正准确的决策。XAI还有助于在维护安全性和合规性风险的同时保持最终用户之间的信任。

XAI是如何工作的？

在业务中实施的现代人工智能技术通过使用不同的模型来提供其结果或决策。但是这些人工智能技术并没有定义它们如何实现结果或决策背后的逻辑。

为了填补这个空白，现在企业正在实施XAI，它使用一个可解释的模型和所有的元数据信息以及一个解释界面来帮助理解人工智能模型的工作原理。

当人工智能技术被纳入到商业生态系统中时，人工智能方法被引入到不同的层面。这些人工智能方法包括机器学习（ML）、机器推理（MR）以及MR和ML之间的整合。

准确地说，XAI在现有的人工智能模型中引入的组件包括解释、数据的可解释性、MR的可解释性和ML的可解释性。此外，XAI还在MR和ML之间引入了可解释性和可解释性。

XAI的工作被分为三种类型：

可解释数据：它突出了用于训练人工智能模型的数据类型和内容。此外，它展示了选择背后的原因、选择过程以及消除偏见所需的努力的报告。

可解释预测：在这里，XAI提供了AI模型用来获得输出的所有特征。

可解释算法：这些算法揭示了AI模型中的所有层，并解释了每个层如何帮助产生最终的输出。

然而，可解释预测和算法仍处于开发阶段，只能使用可解释数据来解释神经网络。

为了解释决策过程，XAI利用了两种方法：

代理建模：在这种方法中，使用了一个与原始模型不同的近似模型。这导致了一个近似的结果，可能与实际结果有所不同。

可解释性设计：这是一种常用的方法，XAI开发了一个易于人类用户理解的模型。然而，与实际的人工智能模型相比，这些模型在准确性或产能方面缺乏。

XAI的好处

可解释的人工智能或XAI对人工智能的繁荣产生了重大影响，因为它帮助人们理解人工智能的工作原理。它提供了许多好处，例如：

提高透明度和信任：将人工智能模型纳入系统的企业可以理解复杂的人工智能模型的工作原理，并了解它们在不同条件下产生特定输出的原因。

XAI对于企业理解黑盒模型产生的结果的原因也非常有用。因此，它提高了机器和人类用户之间的透明度和信任。

增强人工智能模型的采用率：随着组织开始理解人工智能模型的工作和逻辑过程，并认识到其好处，人工智能模型的采用率正在增加。由于有了恰当的解释，他们还将能够更加信任自己的决策。

提高生产力：

通过在AI模式中采用XAI，ML运营团队可以轻松找到现有系统中的错误和需要改进的领域。它还帮助ML运营团队维持AI流程的顺畅高效运行。

因此，生产力将显著提升，因为团队能够理解导致AI模型产生特定输出的逻辑。

降低风险和成本

XAI在降低AI模型治理成本方面发挥了重要作用。由于它解释了所有结果和风险领域，减少了手动检查的需求和昂贵错误的机会，从而避免了与最终用户的关系受损。

发现新机遇

当技术和业务团队有机会了解AI决策过程时，他们将有机会发现新的机遇。当他们深入研究特定结果时，他们可以发现一开始看不到的新事物。

XAI的挑战

XAI的一些常见挑战包括：

• 解释困难：许多ML系统难以解释。因此，XAI提供的解释对用户来说很难理解。当黑匣子策略无法解释时，可能会引发严重的运营和道德问题。
• 公平性：XAI很难确定AI的特定决策是否公平。公平性是完全主观的，它取决于AI模型所训练的数据。
• 安全性：XAI的一个重要问题是客户可以执行操作来改变ML模型的决策过程，并影响自己的输出。任何技术人员只能恢复算法用于训练的数据集。

XAI和AI的区别

尽管XAI和AI之间存在相关性，但它们之间有一些根本的区别。

可解释的 AI	AI
可解释的AI提供了复杂ML模型决策过程的解释或逻辑。	人工智能只提供ML模型所做决策的判断或输出。
由于XAI提供了适当的解释，它帮助用户更加信任特定的AI模型。	使用AI时，你只会得到判断结果，用户对AI如何得出结论感到困惑。因此，决策需要更多的信任。
它减少了与许多AI模型相关的偏见。	它经常基于世界上的偏见做出决策。
它减少了AI模型可能导致的错误成本。	AI模型并非百分之百准确，它们可能做出错误的预测。如果AI模型做出错误的预测，可能会导致业务损失。
XAI在完全演化方面还有待发展，特别是在解释复杂黑盒子方面仍存在限制。	整体而言，AI已经取得了很大的发展，可以快速解决许多问题，几乎没有太多麻烦。
由于XAI解释了AI模型的每个逻辑和决策过程，任何人都可以轻易地影响这个过程以达到不良目的。	AI模型不提供其最终预测的主要原因或逻辑，因此几乎没有机会影响其决策。

XAI对不同领域的影响

XAI的出现对决策中发挥关键作用的不同领域产生了重大影响。让我们来看看它们。

#1. 金融

金融领域中AI驱动的解决方案非常普遍，大多数公司都在不同任务中使用它们。然而，金融行业受到严格监管，在做出财务决策之前需要进行大量审计。

XAI可以在这方面提供帮助，并给出财务决策的理由。它对于保持最终用户的信任非常重要，因为他们将了解组织做出财务决策的原因。

#2. 医疗保健

XAI的引入在医疗系统中有多种好处。它可以帮助检测和诊断许多疾病并提供正确的治疗方案。

#3. 制造业

现如今，制造业领域广泛应用AI模型，用于管理、维修、物流等应用。但这些AI模型并不总是一致的，这导致了信任问题。

对于这一点，可解释性人工智能（XAI）已经解决了许多这样的问题，因为它可以为许多制造业应用提供最佳方式，并提供解释。它将展示对于工人做出的特定决策背后的逻辑和原因，最终有助于建立他们的信任。

#4. 汽车

XAI在自动驾驶汽车中的整合是至关重要的，因为它允许车辆在事故中为每个决策提供合理性。通过从不同的情况和事故中学习，XAI帮助自动驾驶汽车做出决策并提高乘客以及行人的整体安全性。

学习资源

除了上述信息外，如果您想了解更多关于XAI的知识，以下是一些书籍和课程供您参考。

#1. 使用Python进行可解释人工智能

Explainable AI with Python由Udemy提供的课程由Parteek Bhatia设计。它将帮助您学习XAI的不同方面，包括应用、各种XAI技术以及谷歌的What-if工具。您还将找到XAI在各个方面的分类。

#2. 机器学习建模流水线

如果您想学习可解释人工智能并掌握实施工具和技术来管理建模资源的知识，那么Machine Learning Modeling Pipeline由Coursera提供的课程适合您。

这是一门顶级课程，拥有数百个好评，由知名讲师Robert Crowe教授。您还将获得长时间的模型分析和可解释性教学。

#3. 可解释人工智能

Uday Kamath和John Liu合著的可解释人工智能是一本学习机器学习解释性的优秀书籍。

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您将找到许多案例研究和相关资料以学习XAI。本书的作者提供了许多实用例子，有助于理解XAI。

#4. 动手实践可解释人工智能（XAI）与Python

动手实践可解释人工智能（XAI）与Python是由Denis Rothman撰写的知名书籍。

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它提供了详细研究用于理解现代企业所需的AI结果的XAI工具和技术。您还将学习处理和避免与AI中的偏见相关的各种问题。

结论

可解释AI是一个有效的概念，使企业所有者、数据分析师和工程师能够理解AI模型的决策过程。XAI可以解释复杂的机器学习模型，即使对于数据科学家来说也很难解码。

尽管它在不断进步，但仍有改进的空间。我希望本文能让您更清楚XAI的工作原理、其优势和挑战以及在不同领域的应用。您还可以参考上述课程和书籍，以获取更多关于XAI的想法。

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