ماهو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير Explainable AI

Justin Guang
PhD. in Information and
Communication Sciences

ماهو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير Explainable AI

الصين - خاص كيو لينكر

يُعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) أحد أكثر الابتكارات التكنولوجية تأثيراً في القرن الحادي والعشرين.

ومع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي بشتى المجالات، برزت أهمية فكرة "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" (Explainable AI أو XAI) كضرورة ملحة لفهم آليات عمل هذه الأنظمة.

ما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يُشير إلى مجموعة من الأساليب والنماذج التي تهدف لجعل عمليات اتخاذ القرار في الأنظمة الذكية أكثر شفافية وسهولة للفهم من قبل البشر.

على الرغم من أن معظم نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية العميقة، تحقق أداءاً عالياً، إلا أنها غالباً ما تعمل كـ "صناديق سوداء" حيث يصعب فهم كيفية وصولها لقرارتها.

فمثلاً بأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية لا يمكن لسائق سيارة أن يعرف لماذا توقفت أو انحرفت بينما الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يتم تقديم سبب اتخاذ القرار.

أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير:

شفافية القرارات: يساعد XAI في فهم كيف ولماذا اتخذت الأنظمة الذكية قرارات معينة.

هذه الشفافية ضرورية في مجالات مثل الرعاية الصحية، حيث تتطلب القرارات المتعلقة بالمرضى فهماً أعمق للمعايير المستخدمة.

زيادة الثقة: عندما يظل المستخدمون غير قادرين على فهم كيفية اتخاذ النظام للقرارات، يمكن أن تتأثر ثقتهم بهذه التكنولوجيا.

من خلال تقديم تفسيرات واضحة، يمكن تحسين مستوى الثقة بهذه الأنظمة.

التقليل من التحيز: يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات المتاحة.

إذا كانت هذه البيانات تحتوي على تحيّزات، فقد تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى نتائج غير عادلة.

من خلال جعل العمليات أكثر شفافية، يمكن اكتشاف التحيّزات ومعالجتها.

الامتثال للقوانين: في العديد من الصناعات، مثل المالية والرعاية الصحية، هناك متطلبات قانونية تحتم على المؤسسات أن تكون قادرة على تفسير القرارات التي اتخذتها أنظمتها XAI يجعل الالتزام بهذه القوانين أسهل.

تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

هناك العديد من التقنيات والأساليب التي تُستخدم من أجل جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتفسير، منها:

الأساليب المباشرة: تتضمن بناء نماذج بسيطة مثل الانحدار الخطي أو أشجار القرار، التي تُقدم تفسيرات واضحة للقرارات التي تتخذها.

الأساليب غير المباشرة: تتضمن استخدام نماذج أكثر تعقيداً (مثل الشبكات العصبية) مع أدوات إضافية لتفسير نتائجها، مثل

"LIME" (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) or "SHAP" (SHapley Additive explanations).

التعلم القابل للتفسير: يركز هذا المجال على تطوير أساليب ذكاء اصطناعي تجعل النماذج ذاتها أكثر قابلية للتفسير من خلال بناء الهياكل التي تسمح بتقديم تفسيرات داخلية.

التحديات والاعتبارات

على الرغم من الفوائد العديدة، يواجه الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير تحديات كبيرة. من أهم هذه التحديات:

التوازن بين الأداء والتفسير: في بعض الأحيان، قد تؤدي محاولات جعل النظام قابلاً للتفسير إلى تقليل أدائه.

لذا يجب البحث عن التوازن بين الأداء والدقة والتفسير.

فهم المستخدم: حتى مع وجود تفسيرات، يمكن أن تختلف مستويات فهم المستخدمين.

قد لا يكون للعالمين بالذكاء الاصطناعي نفس الفهم حول الآليات خلف القرارات.

التعقيد المتزايد: مع تعقيد النماذج والتكنولوجيات المستخدمة، قد تصبح تفسيرات الذكاء الاصطناعي صعبة الفهم، مما قد يعيق الهدف من الشفافية.

مستقبل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تتزايد الجهود لجعل هذه الأنظمة أكثر قابلية للتفسير.

ومع تصاعد استخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة، مثل الأمن والعدالة الاجتماعية، فإن الحاجة إلى الشفافية والتفسير ستكون أكثر أهمية من أي وقت مضى.

في النهاية، يُعتبر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير خطوة نحو تحقيق تكنولوجيا أكثر مسؤولية وأمانًا. إنه يتطلب التعاون بين الباحثين والصناعات والمشرعين لضمان الاستخدام الأخلاقي والشفاف للتكنولوجيا والاستفادة من إمكانياتها الكاملة.

الذكاء_الاصطناعي_القابل_للتفسير