[Giải nén AI] Explainable AI: Lý giải để hiểu rõ

Để tin tưởng vào Trí tuệ nhân tạo (AI), chúng ta cần hiểu nó – Đó là vai trò của Explainable AI (XAI), giúp giải thích các mô hình AI phức tạp.

Trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, XAI là một lĩnh vực mới đang phát triển, cho phép chúng ta hiểu các mô hình “hộp đen” của AI. Nhờ đó, các rào cản do sự không rõ ràng của các mô hình này sẽ được loại bỏ. Khi đó, giáo dục sẽ trở nên an toàn hơn, và AI có tiềm năng thay thế con người trong việc truyền đạt kiến thức, chẳng hạn như vai trò của giáo viên.

1. Khái quát về Explainable AI

1.1. Trí tuệ có thể giải thích được (Explainable Artificial Intelligent) là gì?

Explainable AI (XAI) là một tập hợp quy trình và phương pháp cho phép người dùng con người hiểu rõ hơn và tin tưởng vào kết quả và đầu ra được tạo ra bởi các thuật toán học máy. 

XAI được sử dụng để mô tả một mô hình trí tuệ nhân tạo, nó giúp xác định độ chính xác, sự công bằng, tính minh bạch và kết quả trong quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo. 

Nó là một yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin và sự tin tưởng khi triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trong sản xuất.

1.2. AI: “Hộp đen” không thể giải thích

Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng tiến bộ, con người gặp khó khăn trong việc hiểu và truy ngược các thuật toán. Toàn bộ quá trình tính toán được biến thành điều thường được gọi là một “hộp đen” không thể giải thích. Các mô hình hộp đen này được tạo ra trực tiếp từ dữ liệu. 

Và ngay cả các kỹ sư hoặc nhà khoa học dữ liệu tạo ra thuật toán cũng không thể hiểu hoặc giải thích chính xác những gì đang xảy ra bên trong chúng hoặc làm thế nào thuật toán trí tuệ nhân tạo đã đạt đến một cách cụ thể.

Có nhiều lợi ích khi hiểu được cách một hệ thống được trí tuệ nhân tạo đưa ra một đầu ra cụ thể. Việc giải thích có thể giúp các nhà phát triển đảm bảo rằng hệ thống đang hoạt động như mong đợi, nó có thể cần thiết để đáp ứng các tiêu chuẩn quy định, hoặc nó có thể quan trọng trong việc cho phép những người bị ảnh hưởng bởi một quyết định có thể thách thức hoặc thay đổi kết quả đó.

2. Tại sao Explainable AI lại quan trọng?

Explainable AI giúp con người hiểu và giải thích các thuật toán học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron (Neutral Networks).

Các mô hình học máy thường được coi là những hộp đen không thể giải thích. Các mạng nơ-ron được sử dụng trong học sâu là một trong những khó khăn nhất để con người hiểu được. 

Hơn nữa, hiệu suất của mô hình trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi hoặc suy giảm do dữ liệu tự sản xuất khác với dữ liệu được huấn luyện. Điều này làm cho việc theo dõi và quản lý liên tục mô hình trở nên cực kỳ quan trọng để thúc đẩy khả năng giải thích trí tuệ nhân tạo trong khi đo lường tác động kinh doanh của việc sử dụng các thuật toán như vậy. 

Trí tuệ nhân tạo có thể Giải thích cũng giúp xây dựng niềm tin của người dùng cuối, khả năng kiểm toán mô hình và việc sử dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo. Nó cũng giảm thiểu rủi ro về tuân thủ, pháp lý, bảo mật và danh tiếng của trí tuệ nhân tạo trong quá trình sản xuất.

Trí tuệ nhân tạo có thể Giải thích là một trong những yêu cầu quan trọng để triển khai trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, một phương pháp cho việc triển khai quy mô lớn các phương pháp trí tuệ nhân tạo trong các tổ chức thực tế với tính công bằng, khả giải thích và có trách nhiệm. 

3. Kỹ thuật của Explainable AI

Các kỹ thuật của Trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích bao gồm:

3.1. Độ chính xác dự đoán (Prediction accuracy)

Độ chính xác là một yếu tố quan trọng trong việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong hoạt động hàng ngày. Bằng cách chạy các mô phỏng và so sánh kết quả của XAI với dữ liệu huấn luyện, có thể xác định độ chính xác dự đoán. Kỹ thuật phổ biến nhất được sử dụng cho việc này là Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME), giải thích dự đoán của bộ phân loại bằng thuật toán học máy.

3.2. Tính nguồn gốc (Traceability)

Tính nguồn gốc là một kỹ thuật quan trọng khác trong XAI. Điều này được đạt được bằng cách giới hạn cách mà quyết định có thể được đưa ra và thiết lập phạm vi hẹp hơn cho các quy tắc và đặc trưng học máy. Một ví dụ về kỹ thuật XAI có tính nguồn gốc là DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures), so sánh hoạt động của mỗi neuron với neuron tham chiếu và hiển thị một liên kết có thể theo dõi giữa mỗi neuron được kích hoạt và thậm chí hiển thị sự phụ thuộc giữa chúng.

3.3. Hiểu quyết định (Decision understanding)

Đây là yếu tố con người. Nhiều người không tin tưởng vào Trí tuệ nhân tạo, nhưng để làm việc với nó hiệu quả, họ cần học cách tin tưởng nó. Điều này được đạt được bằng cách giáo dục nhóm làm việc với Trí tuệ nhân tạo để họ có thể hiểu được cách và tại sao Trí tuệ nhân tạo đưa ra các quyết định.

Tóm lại, các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích giúp cải thiện độ chính xác dự đoán, tăng tính nguồn gốc và hiểu được quyết định của hệ thống AI. Điều này đồng thời giúp tăng niềm tin và hiệu quả trong việc làm việc với AI.

4. Khả năng của Explainable AI

Các khả năng của Trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích (Explainable AI) bao gồm:

4.1. Giám sát và giải thích mô hình (Monitor and explain models)

Khả năng giám sát và theo dõi hoạt động của mô hình trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp thông tin về hiệu suất, độ chính xác và biểu đồ tổng quan về quá trình ra quyết định của mô hình. Điều này giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách mô hình hoạt động và tại sao nó đưa ra các quyết định cụ thể.

4.2. Theo dõi và hiển thị thông tin mô hình (Track and Visualize model insights)

Theo dõi và hiển thị thông tin quan trọng liên quan đến mô hình trí tuệ nhân tạo. Nó cho phép người dùng xem các chỉ số hiệu suất, biểu đồ và thông tin khác để đánh giá và giải thích hoạt động của mô hình.

4.3. Cấu hình giám sát điểm cuối (Configure endpoint monitors)

Cấu hình các công cụ giám sát để theo dõi và đánh giá hoạt động của mô hình trên các điểm cuối (endpoint). Điều này giúp phát hiện các vấn đề hoặc sự thay đổi không mong muốn trong mô hình và đảm bảo tính đáng tin cậy của nó trong quá trình triển khai và sử dụng.

Tổng cộng, những khả năng này giúp tăng cường khả năng giải thích và hiểu được quá trình ra quyết định của mô hình trí tuệ nhân tạo, đồng thời cung cấp thông tin quan trọng để giám sát, đánh giá và nâng cao hiệu suất của mô hình.

Đọc thêm: