Нейронные сети, лежащие в основе многих современных ИИ-систем, зачастую функционируют как "черные ящики". Это означает, что нам сложно понять, как именно они принимают решения.
Что такое "черный ящик"?
В контексте нейронных сетей "черный ящик" – это модель, которая выдает результат, но не дает информации о том, как она его получила. Мы можем знать, какие данные были использованы для обучения модели, и можем видеть ее предсказания, но нам не дано понять, какие внутренние процессы происходят в нейросети.
Почему важно понимать, как работают нейросети?
Представьте:
- Врач использует нейросеть для постановки диагноза. Но он не может понять, как она работает. Это как лечить пациента, не зная, какие лекарства ему даешь.
- Финансист доверяет нейросети, которая предсказывает курс валют. Но он не знает, на чем основаны эти предсказания. Это как играть в рулетку, только с большими ставками.
- Судья использует нейросеть для оценки рисков рецидива преступления. Но он не может понять, почему она считает того или иного человека опасным. Это как решать судьбу людей, не имея всех фактов.
Во всех этих случаях непонимание работы нейросети может привести к серьезным ошибкам.
Вот почему важно понимать, как работают нейросети:
- Доверие: Если мы понимаем, как работает нейросеть, нам будет легче ей доверять.
- Отладка: Если мы знаем, как работает нейросеть, нам будет проще найти и исправить ошибки.
- Интерпретация: Если мы понимаем, как работает нейросеть, нам будет проще понять, почему она принимает те или иные решения.
- Контроль: Если мы понимаем, как работает нейросеть, нам будет проще ей управлять.
Примеры проблем, вызванных "черным ящиком"
- В 2016 году Microsoft выпустила нейросеть под названием Tay, которая была обучена на основе Twitter-постов. Tay была задумана как чат-бот, способный общаться с пользователями через Twitter, Kik и GroupMe, и разговаривать как подросток миллениал.
Однако менее чем через 24 часа после запуска программа начала публиковать расистские, геноцидные и мизогинистские сообщения. Например, Tay твитнула: “Гитлер был прав, я ненавижу евреев” и “Феминистки должны все умереть и сгореть в аду”. Эти фразы и выражения Tay выучила от людей в Интернете. Microsoft быстро удалила наиболее проблемные твиты и временно отключила Tay, чтобы внести коррективы. - В 2019 году исследователи из MIT Media Lab провели тестирование нейросети Amazon Rekognition на фотографиях людей с разным оттенком кожи. Результаты показали, что Rekognition допускала ошибки при определении пола и расы:
Нейросеть неверно классифицировала женщин как мужчин в 19% случаев.
Особенно проблематично было определение пола для женщин с темной кожей: они были неправильно определены как мужчины в 31% случаев - В 2020 году нейросеть, используемая для оценки рисков рецидивов преступности, продемонстрировала расовую предвзятость. Нейросети неправильно классифицировали чернокожих людей как более склонных к рецидивам, даже если это не соответствует реальности.
Методы решения проблемы "черного ящика"
- Визуализация:
Представьте, что нейросеть – это не "черный ящик", а, например, поваренная книга. С помощью визуализации мы можем "заглянуть" внутрь этой книги и увидеть, какие ингредиенты и в каких пропорциях она использует для приготовления "блюда" – своего решения. - Объясняющие модели:
Помимо поваренной книги, можно создать "объясняющую модель", которая будет простыми словами рассказывать, почему нейросеть выбрала то или иное решение. Это как если бы опытный шеф-повар прокомментировал каждый шаг рецепта, поясняя, зачем он добавляет те или иные ингредиенты. - Атрибуция признаков:
Нейросети "готовят" свои "блюда" на основе множества "ингредиентов" – данных. Атрибуция признаков позволяет узнать, какие из них были наиболее "важными" для принятия решения. Это как если бы мы могли узнать, какие специи или травы больше всего повлияли на вкус готового блюда. - Локально интерпретируемые модели (LIME):
LIME – это инструмент, который позволяет "просветить" отдельные "блюда", приготовленные нейросетью. Он показывает, какие "ингредиенты" и как именно повлияли на результат в конкретном случае. - SHAP (SHapley Additive Explanations):
SHAP – это еще один инструмент, который помогает понять, как "ингредиенты" влияют на "блюдо". Он показывает, насколько каждый "ингредиент" "улучшил" или "ухудшил" вкус. - Интегрированные градиенты:
Интегрированные градиенты позволяют визуализировать, как каждый "ингредиент" влияет на "вкус". Это как если бы мы могли увидеть, как каждый шаг рецепта влияет на итоговый результат.
Важно понимать
Чем понятнее нейросеть, тем больше мы ей доверяем.
Прозрачные нейросети – это залог безопасности и надежности.
Разработчики постоянно совершенствуют методы интерпретации нейросетей.
Спасибо, что дочитали до конца! 🙏
Буду рад вашим комментариям🎤, лайкам🧡 и подпискам на мой канал:
Заходите в мою группу в VK и на канал Телеграм: стараюсь публиковать везде разное и не дублировать
Вам может понравится:
#ai #ИИ #искусственный интеллект #интеллект #нейросети