Mallin selitettävyys

Mallin selitettävyys tarkoittaa tekoälyn ennusteiden ymmärtämistä ja niihin luottamista – erityisen tärkeää terveydenhuollossa ja rahoituksessa. Siihen kuuluu globaali ja lokaali selitettävyys, jotka lisäävät luottamusta, säädöstenmukaisuutta ja harhan vähentämistä intrinsisten ja jälkiselitysten avulla.

Mallin selitettävyys tarkoittaa kykyä ymmärtää, selittää ja luottaa koneoppimismallien tekemiin ennusteisiin ja päätöksiin. Se on olennainen osa tekoälyä, erityisesti päätöksenteon sovelluksissa kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa ja autonomisissa järjestelmissä. Käsite on keskeinen datatieteessä, sillä se kuroo umpeen kuilun monimutkaisten laskennallisten mallien ja ihmisen ymmärryksen välillä.

Mitä on mallin selitettävyys?

Mallin selitettävyys on sitä, kuinka johdonmukaisesti ihminen voi ennustaa mallin tuloksia ja ymmärtää ennusteen taustalla olevan syyn. Siinä pyritään ymmärtämään syötepiirteiden ja mallin tuottamien lopputulosten välistä yhteyttä, jolloin sidosryhmät voivat ymmärtää tiettyjen ennusteiden taustalla olevat syyt. Tämä ymmärrys on olennaista luottamuksen rakentamisessa, sääntöjen noudattamisessa ja päätöksenteon ohjaamisessa.

Liptonin (2016) ja Doshi-Velez & Kimin (2017) esittelemän viitekehyksen mukaan selitettävyys tarkoittaa kykyä arvioida ja saada mallista tietoa, jota pelkkä tavoitefunktio ei kerro.

Globaali vs. lokaali selitettävyys

Mallin selitettävyys voidaan jakaa kahteen päätyyppiin:

1. Globaali selitettävyys: Antaa kokonaiskuvan siitä, miten malli toimii ja millainen on sen yleinen päätöksentekoprosessi. Siinä ymmärretään mallin rakenne, parametrit sekä datasta opitut suhteet. Tällainen selitettävyys on tärkeää mallin käyttäytymisen arvioimiseksi laajalla syötejoukolla.

2. Lokaali selitettävyys: Keskittyy yksittäisten ennusteiden selittämiseen ja tarjoaa näkemyksiä siitä, miksi malli teki tietyn päätöksen tietyn tapauksen kohdalla. Lokaali selitettävyys auttaa ymmärtämään mallin toimintaa tietyissä tilanteissa ja on tärkeää virheiden korjaamisessa ja mallin parantamisessa. Menetelmät kuten LIME ja SHAP soveltuvat lokaalin selitettävyyden saavuttamiseen, koska ne lähentävät mallin päätösrajaa tietyn tapauksen ympärillä.

Mallin selitettävyyden merkitys

Luottamus ja läpinäkyvyys

Selitettävät mallit herättävät enemmän luottamusta käyttäjissä ja sidosryhmissä. Läpinäkyvyys siitä, miten malli tekee päätöksiä, on erityisen tärkeää esimerkiksi terveydenhuollossa ja rahoituksessa, missä päätöksillä voi olla suuria eettisiä ja oikeudellisia vaikutuksia. Selitettävyys helpottaa ymmärrystä ja virheiden korjaamista, varmistaen että mallit ovat luotettavia ja käyttökelpoisia kriittisessä päätöksenteossa.

Turvallisuus ja säädöstenmukaisuus

Korkean riskin aloilla, kuten lääketieteellisessä diagnostiikassa ja autonomisessa ajamisessa, selitettävyys on välttämätöntä turvallisuuden ja säädösten täyttämisen kannalta. Esimerkiksi EU:n yleinen tietosuoja-asetus (GDPR) edellyttää, että yksilöllä on oikeus saada selitys häntä koskevista algoritmisista päätöksistä. Mallin selitettävyys auttaa organisaatioita noudattamaan säädöksiä tarjoamalla ymmärrettäviä selityksiä algoritmien tuottamista tuloksista.

Harhan tunnistus ja vähentäminen

Selitettävyys on ratkaisevan tärkeää koneoppimismallien harhan tunnistamisessa ja ehkäisemisessä. Harhaantuneella datalla koulutetut mallit voivat vahvistaa yhteiskunnallisia ennakkoluuloja. Ymmärtämällä päätöksentekoprosessia asiantuntijat voivat tunnistaa harhaiset piirteet ja korjata mallia, edistäen oikeudenmukaisuutta ja tasa-arvoa tekoälyjärjestelmissä.

Virheenkorjaus ja mallin kehittäminen

Selitettävät mallit helpottavat virheiden tunnistamista ja korjaamista, sillä datatieteilijät voivat ymmärtää ja korjata virheellisiä ennusteita. Tämä ymmärrys mahdollistaa mallien parantamisen ja varmemman suorituskyvyn. Selitettävyys auttaa selvittämään virheiden tai odottamattoman käyttäytymisen syitä ja ohjaa mallin kehitystä.

Keinoja selitettävyyden saavuttamiseksi

Mallin selitettävyys voidaan saavuttaa useilla tekniikoilla ja lähestymistavoilla, jotka jaetaan kahteen päätyyppiin: intrinsisiin ja jälkiselitysmenetelmiin.

Intrinsinen selitettävyys

Tässä käytetään malleja, jotka ovat rakenteeltaan yksinkertaisia ja siksi luonteeltaan selitettäviä. Esimerkkejä:

• Lineaarinen regressio: Tarjoaa suoraviivaisen näkemyksen siitä, miten syötepiirteet vaikuttavat ennusteisiin, mikä tekee mallista helposti analysoitavan ja ymmärrettävän.
• Päätöspuut: Esittävät päätökset visuaalisessa ja loogisessa muodossa, joten niiden toimintaa on helppo selittää sidosryhmille.
• Sääntöpohjaiset mallit: Tekevät päätöksiä sääntöjen perusteella, jolloin päätöksenteko on helposti analysoitavissa ja ymmärrettävissä.

Jälkiselitysmenetelmät

Nämä keinot lisäävät monimutkaisten mallien selitettävyyttä koulutuksen jälkeen:

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Tarjoaa paikallisia selityksiä lähentämällä mallin ennusteita selitettävillä malleilla kiinnostavan tapauksen ympärillä, jolloin yksittäiset ennusteet on helpompi ymmärtää.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): Antaa yhtenäisen mittarin piirteiden tärkeydestä arvioimalla jokaisen piirteen vaikutuksen ennusteeseen ja tarjoaa näin syvällistä ymmärrystä mallin päätöksenteosta.
• Partial Dependence Plots (PDP): Visualisoivat yksittäisen piirteen ja ennustetun lopputuloksen välistä suhdetta muiden piirteiden yli, mahdollistaen piirteen vaikutusten ymmärtämisen.
• Saliency Maps: Korostavat syötteiden alueita, jotka vaikuttavat eniten ennusteisiin – erityisesti käytetty kuvankäsittelyssä mallin huomion kohteiden ymmärtämiseen.

Mallin selitettävyyden käyttötapaukset

Terveydenhuolto

Lääketieteellisessä diagnostiikassa selitettävyys on välttämätöntä tekoälyn ennusteiden varmentamisessa ja sen varmistamisessa, että ne ovat linjassa lääketieteellisen tiedon kanssa. Mallien, joita käytetään sairauksien diagnosointiin tai hoitosuosituksiin, täytyy olla selitettäviä, jotta terveydenhuollon ammattilaiset ja potilaat luottavat niihin ja saadaan parempia hoitotuloksia.

Rahoitus

Rahoituslaitokset hyödyntävät koneoppimista mm. luottopisteytyksessä, petosten tunnistuksessa ja riskien arvioinnissa. Selitettävyys varmistaa sääntöjenmukaisuuden ja auttaa ymmärtämään taloudellisia päätöksiä, mikä helpottaa niiden perustelemista sidosryhmille ja viranomaisille. Tämä on tärkeää luottamuksen ja läpinäkyvyyden ylläpitämiseksi rahoitussektorilla.

Autonomiset järjestelmät

Autonomisissa ajoneuvoissa ja robotiikassa selitettävyys on tärkeää turvallisuuden ja luotettavuuden kannalta. Ymmärtämällä tekoälyjärjestelmän päätöksentekoa voidaan ennakoida sen toimintaa tosielämän tilanteissa ja varmistaa, että se toimii eettisten ja oikeudellisten rajojen puitteissa, mikä on olennaista yleisen turvallisuuden ja luottamuksen kannalta.

Tekoälyautomaatio ja chatbotit

Tekoälyautomaatiossa ja chatboteissa selitettävyys auttaa kehittämään keskustelumalleja ja varmistamaan, että ne tuottavat relevantteja ja tarkkoja vastauksia. Se mahdollistaa chatbotin logiikan ymmärtämisen ja käyttäjätyytyväisyyden parantamisen, mikä lisää käyttökokemuksen laatua.

Haasteet ja rajoitteet

Selitettävyyden ja tarkkuuden välinen kompromissi

Usein selitettävyyden ja mallin tarkkuuden välillä vallitsee kompromissi. Monimutkaiset mallit, kuten syvät neuroverkot, voivat olla tarkempia mutta vähemmän selitettäviä. Näiden tasapainottaminen on mallin kehityksessä haastavaa ja vaatii sovellustarpeiden ja sidosryhmien vaatimusten huolellista huomioimista.

Toimialakohtainen selitettävyys

Selitettävyyden tarve vaihtelee merkittävästi eri toimialoilla ja sovelluksissa. Mallien täytyy vastata toimialan erityistarpeisiin ja tarjota merkityksellisiä ja käyttökelpoisia oivalluksia. Tämä edellyttää toimialan erityishaasteiden ymmärtämistä ja mallien suunnittelua niiden huomioimiseksi.

Selitettävyyden arviointi

Selitettävyyden mittaaminen on haastavaa, sillä se on subjektiivista ja kontekstisidonnaista. Jotkut mallit voivat olla selitettäviä asiantuntijoille, mutta eivät tavallisille käyttäjille. Standardoitujen mittareiden kehittäminen selitettävyyden arviointiin on yhä aktiivisen tutkimuksen kohteena ja keskeistä selitettävien mallien kehityksessä ja käyttöönotossa.

Tutkimusta mallin selitettävyydestä

Mallin selitettävyys on keskeinen tutkimusaihe koneoppimisessa, sillä se mahdollistaa ennustemallien ymmärtämisen ja niihin luottamisen etenkin täsmälääketieteessä ja automatisoiduissa päätöksissä. Tässä muutama merkittävä tutkimus aiheesta:

1. Hybrid Predictive Model: When an Interpretable Model Collaborates with a Black-box Model
   Kirjoittajat: Tong Wang, Qihang Lin (Julkaistu: 2019-05-10)
   Tässä tutkimuksessa esitellään Hybrid Predictive Model (HPM) -kehys, jossa yhdistetään selitettävän mallin ja mustan laatikon vahvuudet. Hybridi korvaa mustan laatikon mallin niillä datan osa-alueilla, joilla huippusuorituskyky ei ole tarpeen, lisäten näin läpinäkyvyyttä ilman merkittävää tarkkuuden heikkenemistä. Kirjoittajat esittelevät tavoitefunktion, joka huomioi ennustetarkkuuden, selitettävyyden ja mallin läpinäkyvyyden. Tutkimus osoittaa hybridimallin onnistuneen tasapainottamaan läpinäkyvyyden ja suorituskyvyn erityisesti rakenteellisessa ja tekstidatassa. Lue lisää

2. Machine Learning Model Interpretability for Precision Medicine
   Kirjoittajat: Gajendra Jung Katuwal, Robert Chen (Julkaistu: 2016-10-28)
   Tässä tutkimuksessa korostetaan selitettävyyden merkitystä täsmälääketieteessä käytettävissä koneoppimismalleissa. Siinä hyödynnetään Model-Agnostic Explanations -algoritmia, jolla monimutkaiset mallit, kuten satunnaismetsät, tehdään selitettäviksi. Tutkimuksessa sovellettiin menetelmää MIMIC-II-aineistoon, jossa ennustettiin teho-osaston kuolleisuutta 80 % tasapainotetulla tarkkuudella ja selvitettiin yksittäisten piirteiden vaikutuksia – ratkaisevaa lääketieteellisessä päätöksenteossa. Lue lisää

3. The Definitions of Interpretability and Learning of Interpretable Models
   Kirjoittajat: Weishen Pan, Changshui Zhang (Julkaistu: 2021-05-29)
   Tässä artikkelissa esitetään uusi matemaattinen määritelmä mallin selitettävyydelle. Selitettävyys määritellään ihmisen tunnistusjärjestelmien kautta ja esitellään kehys täysin ihmisen ymmärrettävien mallien kouluttamiseen. Tutkimus osoitti, että tällaiset mallit eivät ainoastaan tarjoa läpinäkyvää päätöksentekoa, vaan ovat myös kestävämpiä häiriöitä vastaan. Lue lisää