Khả năng giải thích và khả năng diễn giải

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

Khả năng giải thích và khả năng diễn giải

Khả năng giải thích: Khả năng của con người trong việc truy cập và hiểu các kết quả đầu ra của trí tuệ nhân tạo (AI), ví dụ như dự đoán, quyết định.

Khả năng giải thích trong mô hình phân loại chim cánh cụt bằng học máy

Khả năng giải thích: Hiểu các quy trình nội bộ của hệ thống trí tuệ nhân tạo: thuật toán, mô hình, quy trình xử lý dữ liệu.

Khả năng giải thích trong mô hình học máy dựa trên cây quyết định

Hệ thống AI hộp trắng so với hệ thống AI hộp đen

White-box: các mô hình/hệ thống minh bạch và dễ hiểu.

Phân tích hồi quy tuyến tính như một mô hình hộp trắng

Hệ thống AI hộp trắng so với hệ thống AI hộp đen

White-box: các mô hình/hệ thống minh bạch và dễ hiểu.

Phân tích hồi quy tuyến tính và cây quyết định

Hệ thống AI hộp trắng so với hệ thống AI hộp đen

White-box: các mô hình/hệ thống minh bạch và dễ hiểu.

Phân tích hồi quy tuyến tính và cây quyết định

Hệ thống AI hộp trắng so với hệ thống AI hộp đen

Hộp đen: độ phức tạp cao, ít hoặc không có mức độ dễ hiểu.

Mạng nơ-ron sâu như một mô hình hộp đen

Hệ thống AI hộp trắng so với hệ thống AI hộp đen

Hộp đen: độ phức tạp cao, ít hoặc không có mức độ dễ hiểu.

Mạng nơ-ron sâu như một mô hình hộp đen

Các công cụ Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích cơ bản (XAI)

XAI: Các phương pháp và công cụ nhằm nâng cao tính minh bạch và khả năng giải thích của các hệ thống và mô hình trí tuệ nhân tạo.

Phân tích nội dung mô hình: kiểm tra các thông số bên trong mô hình để hiểu các quyết định.

Các công cụ Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích cơ bản (XAI)

XAI: Các phương pháp và công cụ nhằm nâng cao tính minh bạch và khả năng giải thích của các hệ thống và mô hình trí tuệ nhân tạo.

Phân tích nội dung mô hình: kiểm tra các thông số bên trong mô hình để hiểu các quyết định.

Tài liệu mô hình: Các yếu tố kiến trúc và thiết kế có thể chia sẻ

Các công cụ Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích cơ bản (XAI)

XAI: Các phương pháp và công cụ nhằm nâng cao tính minh bạch và khả năng giải thích của các hệ thống và mô hình trí tuệ nhân tạo.

Phân tích nội dung mô hình: kiểm tra các thông số bên trong mô hình để hiểu các quyết định.

Tài liệu mô hình: Các yếu tố kiến trúc và thiết kế có thể chia sẻ

Hình ảnh hóa mô hình: Biểu diễn thân thiện với con người của các đặc điểm dữ liệu và kết quả đầu ra của mô hình.

Công cụ XAI: tầm quan trọng của tính năng

Độ quan trọng của đặc trưng: Tác động hoặc đóng góp của các đặc trưng (biến giải thích) đối với kết quả đầu ra của mô hình.

Hiểu cách các mô hình dựa trên dữ liệu (ML/DL) đưa ra quyết định
Phát hiện và giảm thiểu các vấn đề, ví dụ như sự thiên vị
Ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình nếu một tính năng bị loại bỏ

SHAP (Giải thích bổ sung Shapley)

Hộp công cụ trực quan hóa mức độ quan trọng của các đặc trưng

Biểu diễn SHAP để tăng tính minh bạch

Công cụ XAI: tầm quan trọng của tính năng

SHAP (Giải thích bổ sung Shapley)

Biểu đồ độ quan trọng của tính năng SHAP cho mô hình dự đoán tuyển sinh đại học

Công cụ XAI: tầm quan trọng của tính năng

SHAP (Giải thích bổ sung Shapley)

![https://assets.datacamp.com/production/repositories/6271/datasets/f3f50ae33ab1c19042d6e5bd6cf871852fbded07/shap_force.png Hình ảnh trực quan hóa SHAP để giải thích.

Công cụ XAI: tầm quan trọng của tính năng

SHAP (Giải thích bổ sung Shapley)

Biểu diễn SHAP để tăng tính minh bạch

Hậu quả thực tiễn của XAI

Sự minh bạch của thuật toán:
- Cách các thuật toán xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định

Khả năng giải thích cục bộ và toàn cầu:
- Hiểu hành vi của hệ thống đối với một dự đoán cụ thể, so với
- Hiểu rõ hành vi tổng thể của hệ thống trên một tập dữ liệu hoặc vấn đề cụ thể.

Các vấn đề đạo đức:
- XAI nhằm giải quyết các vấn đề đạo đức trong trí tuệ nhân tạo: thiên vị, phân biệt đối xử, tuân thủ quy định, v.v.

Hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo:
- Hợp tác đáng tin cậy dựa trên sự tin tưởng và phản hồi

Cùng thực hành nào!

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo