Esplicabilità dei modelli di apprendimento automatico aumentare la fiducia e la comprensione nei sistemi di intelligenza artificiale

Aumentare fiducia e comprensione nei sistemi di intelligenza artificiale attraverso l'esplicabilità dei modelli di apprendimento automatico.

Sono stati compiuti importanti progressi nell’uso dei modelli di apprendimento automatico in una varietà di settori, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, l’IA generativa e i sistemi autonomi, solo per citarne alcuni. D’altra parte, all’aumentare della complessità e della dimensione dei modelli, diminuisce la visibilità di come funzionano internamente, il che comporta una mancanza di trasparenza e responsabilità. L’idea della capacità di spiegare un modello è di recente diventata un campo di ricerca importante per affrontare questo problema. Questo articolo esplora l’importanza della spiegabilità dei modelli di apprendimento automatico, nonché le difficoltà ad essa associate e le soluzioni che sono state ideate per migliorare l’interpretabilità. La spiegabilità, che permette l’apertura del modello e l’acquisizione di intuizioni comprensibili agli esseri umani, non solo genera fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale, ma favorisce anche l’adozione responsabile dell’IA in applicazioni utilizzate nel mondo reale.

Sono state sollevate preoccupazioni riguardo alla mancanza di interpretabilità nei processi decisionali dell’intelligenza artificiale (IA) e dei modelli di apprendimento automatico (ML) a causa dell’integrazione sempre maggiore di questi modelli in vari settori. La capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di fornire intuizioni sulle loro previsioni o classificazioni che sono comprensibili per gli esseri umani è chiamata spiegabilità del modello. Questo articolo esplora l’importanza della spiegabilità nei modelli, la sua applicabilità a vari campi e l’influenza che l’interpretabilità ha sulla affidabilità dell’intelligenza artificiale.

Perché la Spiegabilità del Modello

• Significato Etico: I modelli devono essere in grado di essere spiegati al fine di garantire la messa in opera di un’IA etica. Questo aiuta a identificare i pregiudizi e le tendenze pregiudizievoli nei dati, entrambi potrebbero avere un impatto negativo sul processo decisionale.
• Responsabilità e Aumento della Fiducia: Le decisioni prese dai sistemi di IA possono avere conseguenze di vasta portata in vari settori, tra cui sanità, finanza e guida autonoma. Gli utenti e gli altri portatori di interesse sono più propensi ad avere fiducia nei modelli spiegabili perché questi modelli rendono il processo decisionale più visibile e comprensibile. Ciò comporta un aumento della responsabilità per le decisioni prese dai sistemi di IA.

Sfide della Spiegabilità del Modello

• Trade-Off tra Prestazioni e Spiegabilità: Spesso c’è uno squilibrio tra quanto bene un modello si comporta e quanto bene può spiegare i suoi risultati. Elevati livelli di interpretabilità possono comportare una riduzione della precisione delle previsioni, mentre elevati livelli di precisione possono rendere difficile comprendere i modelli.
• Complessità del Modello: I modelli complessi con milioni di parametri sono una caratteristica dei modelli di IA moderni, in particolare delle reti neurali profonde. È una sfida immensa cercare di capire come questi modelli prendano decisioni.

Tecniche di Spiegabilità del Modello

• Modelli interpretabili: Ci sono modelli che si prestano naturalmente all’interpretazione, come gli alberi decisionali e la regressione lineare. Quando si tratta di applicazioni in cui la trasparenza è di estrema importanza, di solito si preferiscono questi modelli.
• Spiegabilità basata su regole: I sistemi utilizzano tipicamente regole se-allora come mezzo per fornire una spiegazione delle decisioni prese dal modello. Questi principi spiegano, in un linguaggio comprensibile per una persona, come il modello giunge alle sue conclusioni e previsioni.
• Spiegabilità basata sulla visualizzazione: Gli utenti vengono aiutati nella comprensione di come vari aspetti di un input contribuiscano all’output del modello mediante l’applicazione di tecniche di visualizzazione come mappe di attivazione e mappe di salienza. Le attività che coinvolgono il riconoscimento delle immagini beneficiano enormemente dall’applicazione di queste tecniche. Ad esempio, nella classificazione delle RMN cerebrali dell’Alzheimer utilizzando reti di apprendimento profondo, in cui si mira a prevedere se il soggetto ha l’AD o no, è utile avere una mappa di salienza per rafforzare le affermazioni sulle prestazioni del modello. Come vediamo nella Figura 1, in cui abbiamo una mappa di salienza composta da 4 scansioni di RMN cerebrale in cui è stata prevista correttamente l’AD, possiamo vedere che una regione particolare è molto più prominente, dimostrando così la fiducia nel fatto che il modello sia in grado di individuare correttamente le regioni interessate dall’AD e di predirle.

Figura 1: Mappa di salienza delle RMN cerebrali

• Importanza delle Caratteristiche: Viene assegnato un punteggio di rilevanza a ciascuna singola caratteristica di input tramite approcci di importanza delle caratteristiche come LIME (Spiegazioni Locali Interpretabili del Modello Agnostico) e SHAP (Spiegazioni Additive di SHapley). Utilizzando questi metodi, è possibile comprendere quali caratteristiche contribuiscono maggiormente a una determinata previsione. Diamo un’occhiata a come SHAP può aiutarci a spiegare un semplice modello di regressione lineare. Per questo esperimento, ho utilizzato un dataset di marketing, in cui ho costruito un modello di regressione lineare per prevedere l’importo totale speso per lo shopping in base ad altre variabili indipendenti. Quindi ho utilizzato la libreria SHAP sul modello addestrato e sui dati per identificare le caratteristiche o le variabili che avevano il massimo impatto sul modello.

Figura 2: Importanza delle caratteristiche SHAP

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Dall’output mostrato nella Figura 2, possiamo vedere le cinque caratteristiche principali che aiutano a determinare l’importo totale speso nel modello di regressione lineare. Possiamo vedere che l’importo massimo speso proviene dai vini, seguito dalla carne e dal pesce.

Impatto della spiegabilità del modello

• Nel contesto dell’industria finanziaria, i modelli trasparenti forniscono agli enti di regolamentazione, ai clienti e alle istituzioni finanziarie l’opportunità di comprendere le ragioni dietro l’approvazione o il rifiuto di determinate richieste di carte di credito o mutui. Ciò contribuisce a garantire equità e responsabilità.
• La spiegabilità dei modelli è essenziale nel campo della diagnostica medica se si desidera stabilire la fiducia degli operatori sanitari. I modelli che possono essere interpretati possono offrire motivazioni esplicite per le diagnosi che producono, il che può portare a decisioni più sicure. Ad esempio, molti studi sono in corso nel campo della classificazione precoce delle malattie utilizzando dati di neuroimaging. I modelli spiegabili aumenterebbero notevolmente la fiducia in tali previsioni e aiuterebbero i professionisti medici nella diagnosi precoce delle malattie.
• Attualmente, sono in corso molti studi e lavori per consentire auto completamente autonome non solo per soluzioni aziendali, ma anche per l’uso individuale. La spiegabilità di tali modelli di apprendimento automatico è di fondamentale importanza per il lancio dei veicoli autonomi, in quanto fornisce sicurezza a conducenti, passeggeri e pedoni che il sistema di intelligenza artificiale prende decisioni sicure e affidabili.

Conclusioni

La richiesta di spiegabilità dei modelli di apprendimento automatico sta diventando un requisito sempre più critico mano a mano che l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale diventa sempre più diffuso. L’accountability e l’aumento della fiducia, insieme alla rilevanza etica, vengono favoriti da modelli trasparenti e interpretabili. Al fine di fare un uso etico e affidabile dell’intelligenza artificiale in una vasta gamma di applicazioni reali, sia i ricercatori che i professionisti devono continuare a sviluppare metodi che trovino un equilibrio ideale tra il livello di complessità del modello e la facilità con cui può essere interpretato. Il campo della spiegabilità dei modelli di apprendimento automatico continuerà a progredire grazie agli sforzi collaborativi in corso, che contribuiranno allo sviluppo ulteriore delle tecnologie dell’intelligenza artificiale in modo sostenibile.