Süni İntellektin İnterpretasiyası daha da asan olacaq: İzah Oluna bilən Süni İntellekt

    Süni intellekt (AI) texnologiya ilə interaksiyada inqilab etdi. Dərin öyrənmədə irəliləyişlər etməklə maşın öyrənmə modelləri getdikcə daha təkmilləşdi və indi təbii dilin emalından tutmuş təsvirin tanınmasına qədər müxtəlif tətbiqlərdə istifadə olunur. Bununla belə, bu modellər daha mürəkkəbləşdikcə, onların qərar qəbul etmə prosesləri getdikcə qeyri-şəffaf ola və nəticəyə necə gəldiklərini başa düşmək çətinləşdirə bilər. Bu problemi həll etmək üçün tədqiqatçılar İzaholunan Süni İntellekt (Explainable AI) kimi tanınan yeni bir araşdırma sahəsi hazırladılar.

    İzah edilə bilən AI, maşın öyrənməsinə süni intellekt sistemlərində şəffaflığın və asan interpretasiyanın vacibliyini vurğulayan yanaşmadır. İzaholunan Süni İntellektin (İSİ) məqsədi maşın öyrənmə modellərininin qərarlarını insanlar tərəfindən başa düşülə və araşdırıla bilən hala gətirməkdir. Bu, Sİ sistemləri tərəfindən qəbul edilən qərarların səhiyyə, maliyyə və hüquq-mühafizə kimi mühüm sahələrdə tətbiqi halında xüsusilə vacibdir.

    İzah edilə bilən süni intellekt sistemlərinin işlənib hazırlanmasında əsas problemlərdən biri interpretasiya edilə bilənliyi dəqiqliklə balanslaşdırmaqdır. Bir çox hallarda, daha mürəkkəb modellər daha yüksək dəqiqlik dərəcələrinə nail ola bilər, lakin bu zaman interpretasiya olunanlıqda qurban verə bilirik. İSİ tədqiqatçıları istifadəçilərin bu sistemlər tərəfindən qəbul edilən qərarlara etibar edə bilmələri, həm dəqiq, həm də şərh edilə bilən modellər yaratmaq üçün metodlar hazırlamaq üzərində işləyirlər.

    Maşın öyrənmə modellərində şərh edilə bilənliyə nail olmaq üçün bir yanaşma, bir sıra hə-yox sualları əsasında məlumatları daha kiçik alt qruplara parçalayan modellər əsasında qurulan qərar ağaclarından istifadə etməkdir. Başqa bir yanaşma, bir maşın öyrənmə modeli tərəfindən qəbul edilən xüsusi qərara töhfə verən verilənlər toplusunda ən vacib xüsusiyyətləri müəyyən edən xüsusiyyət vaciblik meyarlarından istifadə etməkdir. Tədqiqatçılar daha sadə arxitekturalar və daha çox insan tərəfindən oxuna bilən nəticələrdən istifadə etməklə, şərh edilə bilən neyron şəbəkələrinin istifadəsini də araşdırırlar.

    İzah edilə bilən süni intellekt sənayenin geniş spektri üçün mühüm təsirlərə malikdir. Məsələn, səhiyyədə tibbi diaqnozların və müalicə tövsiyələrinin dəqiqliyini artırmaq, eyni zamanda bu qərarların həkimlər və xəstələr üçün şəffaf və başa düşülən olmasını təmin etmək üçün istifadə edilə bilər. Maliyyə sahəsində fırıldaqçılığın aşkarlanması və risklərin idarə edilməsini təkmilləşdirmək, eyni zamanda SI sistemləri tərəfindən qəbul edilən qərarların ədalətli və ayrı-seçkiliyə yol verməməsini təmin etmək üçün istifadə edilə bilər.

    Praktik tətbiqlərinə əlavə olaraq, izah edilə bilən AI etik və sosial baxımdan da vacibdir. Süni intellekt həyatımıza getdikcə daha çox inteqrasiya etdikcə, bu sistemlərin necə qərar qəbul etdiyi və hansı amillərin nəzərə alındığı barədə aydın anlayışa malik olmağımız vacibdir. Süni intellekt sistemlərinin şəffaflığını artırmaqla biz onların etik, ədalətli və insani dəyərlərə uyğun şəkildə istifadə olunmasını təmin edə bilərik.

    Nəticə olaraq, izah edilə bilən AI, AI cəmiyyətində artan diqqəti cəlb edən mühüm tədqiqat sahəsidir. Maşın öyrənmə modellərini daha şərh edilə bilən və şəffaf etməklə, biz bu sistemlərin dəqiqliyini və ədalətliliyini təkmilləşdirə, eyni zamanda onların insan dəyərlərinə uyğun olmasını təmin edə bilərik. Süni intellekt bizim yaşamaq və işləmə tərzimizi dəyişməyə davam etdikcə, izah edilə bilən AI-nin inkişafı bu texnologiyalardan məsuliyyətli və etik şəkildə istifadə olunmasını təmin etmək üçün mühüm əhəmiyyət kəsb edəcək.

Müəllif: Aygün Zərbəliyeva