قابلية التفسير

قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي تشير إلى القدرة على فهم وتفسير القرارات والتنبؤات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI). مع ازدياد تعقيد خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، خاصة مع ظهور التعلم العميق والشبكات العصبية، غالباً ما تعمل هذه الأنظمة كـ “صناديق سوداء”. هذا يعني أن حتى المهندسين وعلماء البيانات الذين يطورون هذه النماذج قد لا يفهمون بالكامل كيف تؤدي مدخلات معيّنة إلى نتائج معيّنة. تسعى قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي إلى تسليط الضوء على هذه العمليات، مما يجعل الأنظمة أكثر شفافية ونتائجها أكثر فهماً للبشر.

لماذا تعتبر قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي مهمة؟

الثقة والشفافية

لكي يتم قبول أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وكسب الثقة، خاصة في المجالات الحيوية مثل الرعاية الصحية والمالية والأنظمة القانونية، يحتاج أصحاب المصلحة إلى فهم كيفية اتخاذ القرارات. فعندما يوصي خوارزمية تعلم آلي بعلاج طبي أو يوافق على طلب قرض، من الضروري للمستخدمين معرفة أسباب هذه القرارات لضمان العدالة وبناء الثقة.

المتطلبات التنظيمية

تخضع العديد من الصناعات لأطر تنظيمية تتطلب الشفافية في عمليات اتخاذ القرار. قد تفرض اللوائح على المؤسسات تقديم تفسيرات للقرارات المؤتمتة، خاصة عندما يكون لها تأثير كبير على الأفراد. عدم الامتثال قد يؤدي إلى عواقب قانونية وفقدان ثقة العملاء.

تحديد وتخفيف التحيز

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المدربة على بيانات متحيزة أن تعزز وتضخم هذه التحيزات. تتيح قابلية التفسير للمطورين وأصحاب المصلحة تحديد عمليات اتخاذ القرار غير العادلة أو المنحازة داخل النماذج. من خلال فهم كيفية اتخاذ القرارات، يمكن للمؤسسات اتخاذ خطوات لتصحيح التحيزات، وضمان عمل الأنظمة بعدالة عبر مختلف الفئات السكانية.

تحسين أداء النماذج

يتيح فهم الآليات الداخلية لنماذج الذكاء الاصطناعي لعلماء البيانات تحسين أداء النماذج. فمن خلال تفسير الميزات التي تؤثر على القرارات، يمكنهم ضبط النموذج وتحسين الدقة وضمان تعميمه بشكل جيد على بيانات جديدة.

كيف يتم تحقيق قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي؟

يتحقق ذلك من خلال تصميم نماذج قابلة للتفسير وتطبيق تقنيات لشرح النماذج المعقدة بعد التدريب.

التفسير مقابل قابلية التفسير

• التفسير يشير إلى مدى قدرة الإنسان على فهم سبب اتخاذ النظام لقرار معين.
• قابلية التفسير تذهب خطوة أبعد، حيث تقدم وصفاً صريحاً للعوامل والمنطق الذي أدى إلى القرار.

رغم ارتباط المفهومين، يركز التفسير على شفافية النموذج نفسه، بينما تركز قابلية التفسير على إنتاج تفسيرات لمخرجات النموذج.

النماذج القابلة للتفسير

النماذج القابلة للتفسير هي نماذج يسهل فهمها بطبيعتها. من الأمثلة:

• الانحدار الخطي: حيث تكون العلاقة بين المدخلات والمخرجات خطية، مما يسهل تفسير معاملات كل ميزة.
• أشجار القرار: تمثيلات بصرية للقرارات، حيث يمثل كل عقدة ميزة، وكل فرع قاعدة قرار.
• أنظمة قواعدية: تستخدم مجموعة من القواعد المفهومة بشرياً لاتخاذ القرارات.

هذه النماذج قد تضحي ببعض القوة التنبؤية مقابل الشفافية، لكنها ذات قيمة عندما تكون قابلية التفسير ضرورية.

التفسيرات اللاحقة (Post-Hoc)

بالنسبة للنماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة، والتي يصعب تفسيرها، تُستخدم تقنيات التفسير اللاحق. تحلل هذه الأساليب سلوك النموذج بعد إصدار التنبؤ.

طرق غير مرتبطة بنوع النموذج (Model-Agnostic)

يمكن تطبيق هذه الطرق على أي نوع من النماذج دون الحاجة للوصول إلى بنيتها الداخلية.

تفسيرات النموذج المحلية غير المرتبطة بالنموذج (LIME)

LIME هي تقنية شائعة تشرح تنبؤات أي مصنف عن طريق تقريبها محلياً باستخدام نموذج قابل للتفسير. في كل تنبؤ، يقوم LIME بتعديل مدخلات البيانات بشكل طفيف ويراقب التغيرات في المخرجات لتحديد الميزات الأكثر تأثيراً على القرار.

تفسيرات شابلي الإضافية (SHAP)

SHAP تستند إلى نظرية الألعاب التعاونية وتوفر مقياساً موحداً لأهمية الميزات. تقيس مساهمة كل ميزة في التنبؤ، مع الأخذ في الاعتبار جميع التركيبات الممكنة للميزات.

التفسيرات العالمية مقابل المحلية

• التفسيرات العالمية: تقدم فهماً عاماً لسلوك النموذج عبر جميع نقاط البيانات.
• التفسيرات المحلية: تركز على تنبؤ واحد، وتشرح سبب اتخاذ النموذج لقرار معيّن لحالة فردية.

الأبحاث حول قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي

حظيت قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي باهتمام كبير مع تزايد دمج هذه الأنظمة في عمليات اتخاذ القرار البشري. فيما يلي بعض الأبحاث العلمية الحديثة التي تناولت هذا الموضوع الهام:

1. قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي تحسّن أداء المهام في التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي (تاريخ النشر: 2024-06-12)
   المؤلفون: جوليان سينونر، سيمون شالموزر، برنارد كراتزوالد، ستيفان فويرريغل، توربيورن نيتلاند
   تستكشف هذه الورقة تأثير الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في تحسين أداء المهام أثناء التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. يجادل المؤلفون بأن الذكاء الاصطناعي التقليدي يعمل كصندوق أسود، مما يصعّب على البشر التحقق من تنبؤات الذكاء الاصطناعي. ومن خلال تقديم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، وبشكل خاص باستخدام الخرائط البصرية (heatmaps)، وجدت الدراسة تحسناً في أداء المهام. أُجريت تجربتان شملتا عمال المصنع وأطباء الأشعة، وأظهرتا انخفاضاً ملحوظاً في معدلات الأخطاء عند استخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. وتبرز هذه الدراسة إمكانيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في تحسين دقة اتخاذ القرار في المهام الواقعية. اقرأ المزيد

2. “من غير المرجح أن يتحول الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى ذكاء اصطناعي قوي، فما هي أعظم قيمته لنا؟” (تاريخ النشر: 2021-03-29)
   المؤلف: بين ليو
   تتناول هذه الورقة الجدل المستمر حول قدرات الذكاء الاصطناعي وآفاقه المستقبلية. تميز بين “الذكاء الاصطناعي الضعيف” و"الذكاء الاصطناعي القوي" وتجادل بأنه رغم أن الذكاء الاصطناعي القوي قد لا يكون قابلاً للتحقق، إلا أن الذكاء الاصطناعي الضعيف يحمل قيمة كبيرة. يناقش المؤلف معايير تصنيف أبحاث الذكاء الاصطناعي والآثار المجتمعية لقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية، مقدماً منظوراً فلسفياً حول دور الذكاء الاصطناعي في المجتمع. اقرأ المزيد

3. فهم النماذج الذهنية للذكاء الاصطناعي من خلال تفاعل اللاعب مع الذكاء الاصطناعي (تاريخ النشر: 2021-03-30)
   المؤلفون: جينيفر فيلاريل، جيشن زو
   تدرس هذه الورقة كيف يطور الأفراد نماذج ذهنية حول أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال التفاعل في الألعاب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يقترح المؤلفون أن هذه التفاعلات تقدم رؤى قيمة حول تطور النماذج الذهنية لمستخدمي الذكاء الاصطناعي. وتعرض الدراسة حالة توضح فوائد استخدام الألعاب لدراسة الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، مشيرة إلى أن مثل هذه التفاعلات يمكن أن تعزز فهم المستخدمين للأنظمة.

4. من الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى الذكاء الاصطناعي التفاعلي: مراجعة أدبية للاتجاهات الحالية في تفاعل الإنسان مع الذكاء الاصطناعي (تاريخ النشر: 2024-05-23)
   المؤلفون: محمد ريس، إنجي ميجيرينك، إيوانّا ليكورينتزُو، فاسيلس-جافيد خان، كوستانتينوس بابانجيليس
   تستعرض هذه الورقة الانتقال من الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى الذكاء الاصطناعي التفاعلي، مع التركيز على أهمية مشاركة الإنسان في تطوير وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي. تراجع الورقة الاتجاهات الحالية والهواجس المجتمعية حول تفاعل الإنسان مع الذكاء الاصطناعي، وتبرز الحاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير والتفاعل في آن واحد. تقدم هذه المراجعة خارطة طريق للأبحاث المستقبلية في هذا المجال.