Açıklanabilirlik

Yapay Zekâ Açıklanabilirliği, yapay zekâ (YZ) sistemlerinin verdiği kararların ve yaptığı tahminlerin anlaşılabilir ve yorumlanabilir olması anlamına gelir. YZ ve makine öğrenimi algoritmaları, özellikle derin öğrenme ve sinir ağlarının gelişmesiyle giderek daha karmaşık hale geldikçe, çoğu zaman “kara kutu” olarak çalışırlar. Bu, modeli geliştiren mühendisler ve veri bilimcilerinin bile belirli girdilerin belirli çıktılara nasıl yol açtığını tam olarak anlayamayabileceği anlamına gelir. Yapay Zekâ Açıklanabilirliği, bu süreçlere ışık tutmayı, YZ sistemlerini daha şeffaf ve sonuçlarını insanlar için daha anlaşılır kılmayı amaçlar.

Yapay Zekâ Açıklanabilirliği Neden Önemlidir?

Güven ve Şeffaflık

YZ sistemlerinin, özellikle sağlık, finans ve hukuk gibi kritik alanlarda yaygın olarak kabul görmesi ve güvenilmesi için paydaşların kararların nasıl alındığını anlaması gerekir. Bir makine öğrenimi algoritması bir tıbbi tedavi önerdiğinde veya bir kredi başvurusunu onayladığında, kullanıcıların bu kararların arkasındaki mantığı bilmesi adaletin sağlanması ve güven inşası için çok önemlidir.

Yasal Gereksinimler

Birçok sektör, karar verme süreçlerinde şeffaflık gerektiren yasal çerçevelere tabidir. Düzenlemeler, otomatik kararlar kişileri önemli ölçüde etkilediğinde, kuruluşların bu kararlar için açıklama sunmasını zorunlu kılabilir. Uyulmaması ise hukuki sonuçlara ve tüketici güveninin kaybına yol açabilir.

Önyargının Tespiti ve Azaltılması

Önyargılı verilerle eğitilen YZ sistemleri, bu önyargıları sürdürebilir ve hatta büyütebilir. Açıklanabilirlik, geliştiricilerin ve paydaşların YZ modellerindeki adaletsiz veya önyargılı kararları tespit etmesini sağlar. Kararların nasıl verildiğini anlayarak, kuruluşlar önyargıların düzeltilmesi için adımlar atabilir ve YZ sistemlerinin farklı demografilerde adil çalışmasını güvence altına alabilir.

Model Performansının İyileştirilmesi

YZ modellerinin iç işleyişini anlamak, veri bilimcilerin model performansını optimize etmesini sağlar. Hangi özelliklerin kararlara etki ettiğini yorumlayarak, modeli ince ayar yapabilir, doğruluğu artırabilir ve yeni verilere daha iyi genelleme yapmasını sağlayabilirler.

Yapay Zekâ Açıklanabilirliği Nasıl Sağlanır?

YZ Açıklanabilirliği, yorumlanabilir modeller tasarlamanın yanı sıra karmaşık modelleri sonradan yorumlamaya yönelik tekniklerin bir kombinasyonunu içerir.

Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik Karşılaştırması

• Yorumlanabilirlik, bir insanın, YZ sisteminin verdiği bir kararın nedenini ne kadar iyi anlayabildiğini ifade eder.
• Açıklanabilirlik ise bir kararın arkasındaki etkenler ve mantık hakkında açık bir açıklama sunar.

Her iki kavram birbiriyle ilişkili olsa da, yorumlanabilirlik modelin kendisinin şeffaflığına odaklanırken, açıklanabilirlik modelin çıktısına yönelik açıklamalar üretmeye odaklanır.

Yorumlanabilir Modeller

Yorumlanabilir modeller doğası gereği anlaşılabilirdir. Örnekler:

• Doğrusal Regresyon: Girdi özellikleri ile çıktı arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu modeller; katsayılar, her bir özelliğin etkisini doğrudan yorumlamayı sağlar.
• Karar Ağaçları: Her düğümün bir özelliği, dalların ise karar kurallarını temsil ettiği görsel karar şemaları.
• Kural Tabanlı Sistemler: Karar almak için insanın anlayabileceği bir dizi kural kullanan sistemler.

Bu modeller, şeffaflık uğruna bir miktar tahmin gücünden feragat ederler ancak açıklanabilirliğin kritik olduğu durumlarda kıymetlidirler.

Sonradan Açıklamalar

Derin sinir ağları gibi daha az yorumlanabilir karmaşık modellerde ise sonradan açıklama teknikleri kullanılır. Bu teknikler, modelin bir tahmin yaptıktan sonraki davranışını analiz eder.

Modelle Bağımsız Yöntemler

Bu yöntemler, modelin iç yapısına erişimi gerektirmeden her türlü modele uygulanabilir.

Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME)

LIME, herhangi bir sınıflandırıcının tahminini, lokal olarak yorumlanabilir bir modelle yaklaşık olarak açıklar. Belirli bir tahmin için, LIME girdi verisini biraz değiştirir ve çıktıda meydana gelen değişiklikleri gözlemler; böylece hangi özelliklerin kararı en çok etkilediğini belirler.

SHapley Additive exPlanations (SHAP)

SHAP değerleri, kooperatif oyun teorisine dayanır ve özellik öneminin birleşik bir ölçüsünü sunar. Bir tahmine katkıda bulunan her özelliğin katkısını, tüm olası özellik kombinasyonlarını göz önüne alarak nicelendirirler.

Küresel ve Yerel Açıklamalar

• Küresel Açıklamalar: Modelin tüm veri noktaları üzerindeki genel davranışını anlamamızı sağlar.
• Yerel Açıklamalar: Tek bir tahmine odaklanır; modelin belirli bir örnek için neden o kararı verdiğini açıklar.

Yapay Zekâ Açıklanabilirliği Üzerine Araştırmalar

YZ açıklanabilirliği, YZ sistemleri insan karar süreçlerine daha çok entegre oldukça büyük ilgi görmektedir. İşte bu önemli konuya değinen bazı güncel bilimsel makaleler:

1. Explainable AI Improves Task Performance in Human-AI Collaboration (Yayın Tarihi: 2024-06-12)
   Yazarlar: Julian Senoner, Simon Schallmoser, Bernhard Kratzwald, Stefan Feuerriegel, Torbjørn Netland
   Bu makale, açıklanabilir YZ’nin insan-YZ işbirliği sırasında görev performansını artırmadaki etkisini inceliyor. Yazarlar, geleneksel YZ’nin kara kutu gibi çalıştığını ve insanların YZ tahminlerini kendi bilgi birikimleriyle doğrulamalarını zorlaştırdığını savunuyor. Açıklanabilir YZ, özellikle görsel ısı haritaları aracılığıyla tanıtıldığında, yapılan iki deneyde (fabrika işçileri ve radyologlarla) hata oranlarında önemli bir azalma tespit edilmiştir. Bu araştırma, açıklanabilir YZ’nin gerçek dünyadaki görevlerde karar doğruluğunu artırma potansiyelini vurguluyor. Daha fazla oku

2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for Us? (Yayın Tarihi: 2021-03-29)
   Yazar: Bin Liu
   Bu makale, YZ’nin yetenekleri ve gelecekteki potansiyeli etrafında süregelen tartışmaları ele alıyor. “Zayıf YZ” ile “güçlü YZ” arasındaki farkı ortaya koyan yazar, güçlü YZ’nin muhtemelen ulaşılamaz olduğunu, ancak zayıf YZ’nin büyük değer taşıdığını savunuyor. YZ araştırmasının nasıl sınıflandırılacağına dair ölçütleri ve YZ’nin mevcut yeteneklerinin toplumsal etkilerini inceliyor. Bu çalışma, YZ’nin toplumdaki rolüne dair felsefi bir bakış açısı sunuyor. Daha fazla oku

3. Understanding Mental Models of AI through Player-AI Interaction (Yayın Tarihi: 2021-03-30)
   Yazarlar: Jennifer Villareale, Jichen Zhu
   Bu çalışma, bireylerin YZ tabanlı oyunlarda YZ sistemleriyle etkileşimler yoluyla nasıl zihinsel modeller geliştirdiğini araştırıyor. Yazarlar, bu etkileşimlerin YZ kullanıcılarının gelişen zihinsel modellerine dair değerli içgörüler sunduğunu öne sürüyor. Bir vaka çalışması, oyunların açıklanabilir YZ’yi araştırmada avantajlarını vurgulayarak bu tür etkileşimlerin kullanıcıların YZ sistemlerini daha iyi anlamasını sağlayabileceğini gösteriyor.

4. From Explainable to Interactive AI: A Literature Review on Current Trends in Human-AI Interaction (Yayın Tarihi: 2024-05-23)
   Yazarlar: Muhammad Raees, Inge Meijerink, Ioanna Lykourentzou, Vassilis-Javed Khan, Konstantinos Papangelis
   Bu derleme, açıklanabilir YZ’den etkileşimli YZ’ye geçişi inceliyor; insan katılımının YZ sistemlerinin geliştirilmesi ve çalıştırılmasındaki önemini vurguluyor. Makale, insan-YZ etkileşimiyle ilgili güncel eğilimleri ve toplumsal endişeleri ele alıyor ve açıklanabilir ve etkileşimli YZ sistemlerine olan ihtiyaca dikkat çekiyor. Bu kapsamlı derleme, alandaki gelecekteki araştırmalar için bir yol haritası sunuyor.