Modelltolkbarhet

Modelltolkbarhet handler om å forstå og ha tillit til AI-prediksjoner, og er avgjørende i områder som helse og finans. Det omfatter global og lokal tolkbarhet, og fremmer tillit, samsvar og reduksjon av skjevheter gjennom intrinsiske og post-hoc metoder.

Modelltolkbarhet refererer til evnen til å forstå, forklare og stole på prediksjonene og beslutningene som tas av maskinlæringsmodeller. Det er en kritisk komponent innen kunstig intelligens, spesielt i applikasjoner som involverer beslutningstaking, som helsevesen, finans og autonome systemer. Konseptet er sentralt i datavitenskap ettersom det bygger broen mellom komplekse beregningsmodeller og menneskelig forståelse.

Hva er modelltolkbarhet?

Modelltolkbarhet er graden av hvor godt et menneske konsekvent kan forutsi modellens resultater og forstå årsaken til en prediksjon. Det innebærer å forstå forholdet mellom inputfunksjoner og resultatene modellen gir, slik at interessenter kan forstå årsakene bak bestemte prediksjoner. Denne forståelsen er avgjørende for å bygge tillit, sikre samsvar med regelverk og styre beslutningsprosesser.

Ifølge et rammeverk diskutert av Lipton (2016) og Doshi-Velez & Kim (2017), omfatter tolkbarhet evnen til å evaluere og hente informasjon fra modeller som ikke kan uttrykkes bare gjennom det objektive resultatet.

Global vs. lokal tolkbarhet

Modelltolkbarhet kan deles inn i to hovedtyper:

1. Global tolkbarhet: Gir en overordnet forståelse av hvordan en modell fungerer, og gir innsikt i dens generelle beslutningsprosess. Det innebærer å forstå modellens struktur, dens parametere og forholdene den fanger opp fra datasettet. Denne typen tolkbarhet er avgjørende for å evaluere modellens oppførsel på tvers av et bredt spekter av input.

2. Lokal tolkbarhet: Fokuserer på å forklare individuelle prediksjoner, og gir innsikt i hvorfor en modell tok en bestemt beslutning for et spesifikt tilfelle. Lokal tolkbarhet hjelper til med å forstå modellens oppførsel i bestemte situasjoner og er viktig for feilsøking og forbedring av modeller. Metoder som LIME og SHAP brukes ofte for å oppnå lokal tolkbarhet ved å tilnærme modellens beslutningsgrense rundt et spesifikt tilfelle.

Viktigheten av modelltolkbarhet

Tillit og åpenhet

Tolkbare modeller har større sannsynlighet for å bli stolt på av brukere og interessenter. Åpenhet i hvordan en modell kommer fram til sine beslutninger er avgjørende, spesielt i sektorer som helsevesen eller finans, hvor beslutninger kan ha betydelige etiske og juridiske konsekvenser. Tolkbarhet gjør det enklere å forstå og feilsøke, og sikrer at modeller kan stoles på og brukes i kritiske beslutningsprosesser.

Sikkerhet og samsvar med regelverk

I høyrisikodomener som medisinsk diagnostikk eller autonome kjøretøy er tolkbarhet nødvendig for å sikre sikkerhet og oppfylle regulatoriske krav. For eksempel krever EUs personvernforordning (GDPR) at enkeltpersoner har rett til en forklaring på algoritmiske beslutninger som påvirker dem betydelig. Modelltolkbarhet hjelper institusjoner med å overholde disse reglene ved å gi klare forklaringer på algoritmiske resultater.

Oppdagelse og reduksjon av skjevhet

Tolkbarhet er avgjørende for å identifisere og redusere skjevheter i maskinlæringsmodeller. Modeller som trenes på skjevt data kan utilsiktet lære og forsterke samfunnsmessige skjevheter. Ved å forstå beslutningsprosessen kan fagpersoner identifisere skjeve funksjoner og justere modellene slik at de fremmer rettferdighet og likhet i AI-systemer.

Feilsøking og forbedring av modeller

Tolkbare modeller gjør feilsøkingsprosessen lettere ved at datavitere kan forstå og rette opp feil i prediksjoner. Denne forståelsen kan føre til forbedringer og økt nøyaktighet. Tolkbarhet bidrar til å avdekke de underliggende årsakene til modellfeil eller uventet oppførsel, og gir retning for videre modellutvikling.

Metoder for å oppnå tolkbarhet

Flere teknikker og tilnærminger kan brukes for å øke modelltolkbarhet, og de deles inn i to hovedkategorier: intrinsiske og post-hoc metoder.

Intrinsisk tolkbarhet

Dette innebærer bruk av modeller som er iboende tolkbare på grunn av sin enkelhet og åpenhet. Eksempler inkluderer:

• Lineær regresjon: Gir enkle innsikter i hvordan inputfunksjoner påvirker prediksjoner, og er lett å forstå og analysere.
• Beslutningstrær: Gir en visuell og logisk fremstilling av beslutninger, og er enkle å tolke og formidle til interessenter.
• Regelbaserte modeller: Bruker et sett med regler for å ta beslutninger, som kan analyseres og forstås direkte, og gir klare innsikter i beslutningsprosessen.

Post-hoc tolkbarhet

Disse metodene brukes på komplekse modeller etter trening for å gjøre dem mer tolkbare:

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Gir lokale forklaringer ved å tilnærme modellens prediksjoner med tolkbare modeller rundt det aktuelle tilfellet, noe som hjelper å forstå spesifikke prediksjoner.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): Gir et samlet mål på funksjonsviktighet ved å se på bidraget til hver funksjon i prediksjonen, og gir dermed innsikt i modellens beslutningsprosess.
• Partial Dependence Plots (PDPs): Visualiserer forholdet mellom en funksjon og predikert utfall, og marginaliserer over andre funksjoner, slik at man kan forstå funksjonens effekt.
• Saliency Maps: Fremhever områder i inputdata som har størst innflytelse på prediksjonene, ofte brukt i bildebehandling for å forstå hva modellen fokuserer på.

Bruksområder for modelltolkbarhet

Helsevesen

Ved medisinsk diagnostikk er tolkbarhet avgjørende for å validere AI-prediksjoner og sikre at de samsvarer med klinisk kunnskap. Modeller som brukes til å diagnostisere sykdommer eller anbefale behandling må være tolkbare for å få tillit fra helsepersonell og pasienter, og legge til rette for bedre helseutfall.

Finans

Finansinstitusjoner bruker maskinlæring for kredittvurdering, svindeldeteksjon og risikovurdering. Tolkbarhet sikrer samsvar med regelverk og hjelper å forstå finansielle beslutninger, noe som gjør det lettere å rettferdiggjøre dem overfor interessenter og myndigheter. Dette er avgjørende for å opprettholde tillit og åpenhet i finansielle operasjoner.

Autonome systemer

I autonome kjøretøy og robotikk er tolkbarhet viktig for sikkerhet og pålitelighet. Å forstå beslutningsprosessen til AI-systemer hjelper å forutsi deres oppførsel i virkelige situasjoner og sikrer at de opererer innenfor etiske og juridiske rammer, noe som er essensielt for offentlig sikkerhet og tillit.

AI-automatisering og chatboter

Innen AI-automatisering og chatboter hjelper tolkbarhet med å forbedre samtalemodeller og sikre at de gir relevante og presise svar. Det bidrar til å forstå logikken bak chatbot-interaksjoner og forbedre brukertilfredshet, og dermed styrke den totale brukeropplevelsen.

Utfordringer og begrensninger

Avveining mellom tolkbarhet og nøyaktighet

Det er ofte en avveining mellom modelltolkbarhet og nøyaktighet. Komplekse modeller som dype nevrale nettverk kan gi høyere nøyaktighet, men er mindre tolkbare. Å finne balansen mellom disse er en betydelig utfordring i modellutvikling, og krever nøye vurdering av bruksområde og krav fra interessenter.

Domenespesifikk tolkbarhet

Nivået av tolkbarhet som kreves kan variere mye mellom ulike domener og applikasjoner. Modeller må tilpasses de spesifikke behovene og kravene i domenet for å gi meningsfulle og handlingsrettede innsikter. Dette innebærer å forstå utfordringer som er spesifikke for domenet og designe modeller som adresserer disse effektivt.

Evaluering av tolkbarhet

Det er utfordrende å måle tolkbarhet fordi det er subjektivt og avhenger av kontekst. Mens noen modeller kan være tolkbare for domeneeksperter, er de kanskje ikke forståelige for lekfolk. Å utvikle standardiserte målemetoder for tolkbarhet er et pågående forskningsområde, som er viktig for å fremme feltet og sikre bruk av tolkbare modeller.

Forskning på modelltolkbarhet

Modelltolkbarhet er et kritisk fokusområde innen maskinlæring, da det muliggjør forståelse og tillit til prediktive modeller, spesielt innenfor områder som presisjonsmedisin og automatiserte beslutningssystemer. Her er noen sentrale studier som utforsker dette området:

1. Hybrid Predictive Model: When an Interpretable Model Collaborates with a Black-box Model
   Forfattere: Tong Wang, Qihang Lin (Publisert: 2019-05-10)
   Denne artikkelen introduserer et rammeverk for å lage en Hybrid Predictive Model (HPM) som kombinerer styrkene til tolkbare modeller og svartboksmodeller. Den hybride modellen bytter ut svartboksmodellen for deler av dataene der høy ytelse ikke er nødvendig, og øker dermed åpenheten med minimal nøyaktighetstap. Forfatterne foreslår en objektiv funksjon som balanserer prediktiv nøyaktighet, tolkbarhet og modellens åpenhet. Studien viser at den hybride modellen er effektiv i å balansere åpenhet og prediktiv ytelse, særlig i strukturerte og tekstbaserte datasett. Les mer

2. Machine Learning Model Interpretability for Precision Medicine
   Forfattere: Gajendra Jung Katuwal, Robert Chen (Publisert: 2016-10-28)
   Denne forskningen fremhever viktigheten av tolkbarhet i maskinlæringsmodeller for presisjonsmedisin. Den bruker Model-Agnostic Explanations-algoritmen for å gjøre komplekse modeller, som random forests, tolkbare. Studien brukte denne tilnærmingen på MIMIC-II-datasettet, og forutsa ICU-dødelighet med 80 % balansert nøyaktighet og forklarte individuelle funksjoners innvirkning, noe som er avgjørende for medisinsk beslutningstaking. Les mer

3. The Definitions of Interpretability and Learning of Interpretable Models
   Forfattere: Weishen Pan, Changshui Zhang (Publisert: 2021-05-29)
   Artikkelen foreslår en ny matematisk definisjon av tolkbarhet i maskinlæringsmodeller. Den definerer tolkbarhet ut fra menneskelige gjenkjenningssystemer og introduserer et rammeverk for å trene modeller som er fullt ut mennesketolkbare. Studien viste at slike modeller ikke bare gir transparente beslutningsprosesser, men også er mer robuste mot adversarielle angrep. Les mer