AI comprensibile Svelando i modelli della scatola nera

Rivelando i modelli della scatola nera l'intelligenza artificiale resa comprensibile

Introduzione

Nel mondo di oggi, basato sui dati, l’apprendimento automatico sta svolgendo un ruolo sempre più importante in vari settori. L’Explainable AI mira a rendere i modelli di apprendimento automatico più trasparenti per clienti, pazienti o richiedenti prestiti, contribuendo a costruire fiducia e accettazione sociale di questi sistemi. Ora, diversi modelli richiedono metodi di spiegazione diversi, a seconda del pubblico. Questo articolo discute l’importanza e le applicazioni dell’Explainable AI (XAI) nonché i vari approcci per demistificare i modelli black box.

Obiettivi di apprendimento:

Riconoscere l’importanza e le applicazioni dell’Explainable AI (XAI) nel migliorare la trasparenza e la fiducia nell’apprendimento automatico.
Differenziare tra approcci globali e locali all’Explainable AI e comprendere i casi d’uso.
Esplorare le principali tecniche di XAI come LIME, SHapley Additive Explanations e spiegazioni controfattuali per la trasparenza e l’interoperabilità del modello.

Cos’è l’Explainable AI?

L’uso dell’apprendimento automatico nella presa di decisioni è ora parte integrante di ogni settore, azienda e organizzazione. Queste decisioni influenzano una vasta gamma di stakeholder, tra cui proprietari di aziende, manager, utenti finali, esperti di settore, regolatori e data scientist. È quindi fondamentale capire come questi modelli prendono decisioni.

I regolatori sono sempre più interessati all’apprendimento automatico, soprattutto nei settori fortemente regolamentati in cui le decisioni comportano conseguenze significative. La trasparenza è cruciale in campi come finanza, assistenza sanitaria, criminalità e assicurazioni, in cui è importante sapere come e perché è stata presa una determinata decisione.

L’Explainable AI mira a rendere i modelli di apprendimento automatico più trasparenti per tutti questi stakeholder. Assistono anche i data scientist a comprendere meglio il proprio lavoro. Tuttavia, l’XAI non è sempre necessario e dobbiamo usarlo saggiamente. In alcuni scenari, spiegazioni eccessivamente complesse possono generare diffidenza o confusione.

Tipi di spiegabilità

L’Explainable AI si presenta in diverse varianti, ognuna rivolta a diversi casi d’uso e stakeholder. Abbiamo bisogno di diversi metodi per spiegare modelli di intelligenza artificiale a proprietari di aziende, manager, utenti, esperti di settore, regolatori e data scientist. A seconda delle esigenze degli stakeholder, potremmo richiedere diversi metodi di spiegazione. La crescita dei regolatori nel campo dell’intelligenza artificiale, con proposte di requisiti e regolamenti, ha reso la spiegabilità ancora più cruciale in settori strettamente regolamentati come finanza, assistenza sanitaria e giustizia penale. I modelli di apprendimento automatico in queste aree devono essere in grado di offrire trasparenza a clienti, pazienti o richiedenti prestiti.

L’Explainable AI comprende vari metodi e tecniche, suddivisi in diversi tipi:

Metodi ad hoc/Intrinseci: Questi metodi limitano la complessità del modello prima dell’addestramento. Coinvolgono la selezione di algoritmi specifici e il limite del numero di caratteristiche.
Metodi post-hoc: Questi metodi vengono applicati dopo aver addestrato un modello. Sono più versatili nel spiegare modelli black box.
Modello-specifico vs. Modello-agnostic: Alcuni metodi sono specifici per determinati tipi di modelli black box, mentre altri possono essere applicati universalmente.
Metodi Locali vs. Globali: I metodi locali forniscono spiegazioni per singole istanze o punti di dati, mentre i metodi globali offrono una visione del comportamento complessivo del modello sull’intero dataset.

Importanza dell’Explainable AI

L’Explainable AI è fondamentale per costruire fiducia e accettazione dei modelli di apprendimento automatico. Aiuta gli utenti finali a capire perché è stata presa una determinata decisione. Favorisce anche la trasparenza, rileva i pregiudizi, migliora la robustezza e l’affidabilità, aiuta i data scientist a comprendere i propri modelli e contribuisce a guadagnare fiducia nei sistemi di apprendimento automatico.

Tuttavia, la spiegabilità non è sempre necessaria e talvolta può generare diffidenza, specialmente quando vengono svelati processi complessi e opachi. È essenziale scegliere il giusto livello di spiegabilità nel contesto.

Sfide e considerazioni nella spiegabilità

L’Explainable AI presenta una serie di sfide. Una delle principali sfide è la necessità di trovare un equilibrio tra accuratezza e trasparenza. A volte, raggiungere un’alta accuratezza con completa trasparenza non è fattibile. Inoltre, selezionare il giusto metodo di spiegazione per un modello specifico può essere difficile. È fondamentale evitare di rivelare informazioni sensibili o creare spiegazioni che possano essere sfruttate.

Sviluppo del modello nell’Explainable AI

La ricerca della spiegabilità coinvolge spesso il bilanciamento tra accuratezza del modello e trasparenza. Sebbene i modelli come gli alberi decisionali siano intrinsecamente spiegabili, potrebbero sacrificare l’accuratezza. D’altra parte, modelli altamente accurati, come le reti neurali profonde, spesso mancano di trasparenza. L’Explainable AI mira a offrire un’accuratezza ragionevolmente alta fornendo al contempo interpretabilità. Colma il divario tra accuratezza e trasparenza in un modello di apprendimento automatico.

Diverse approcci alla spiegabilità

L’IA Spiegabile può essere affrontata in varie forme. L’approccio adottato influisce sul tipo di inferenze ottenute e su come vengono spiegate le informazioni. Pertanto, l’approccio dipende dalla scala del progetto e dal caso d’uso. Ora esamineremo alcuni di questi approcci come le spiegazioni globali, locali, le spiegazioni controfattuali, la visualizzazione, ecc.

Approcci globali

L’IA Spiegabile può essere affrontata da una prospettiva globale. Le spiegazioni globali si concentrano nell’offrire una visione generale del comportamento complessivo di un modello su un intero set di dati. L’aspetto importante qui è capire il comportamento generale del modello tra diverse istanze di input. Gli alberi decisionali e i modelli lineari rientrano spesso in questa categoria, offrendo una spiegazione ad alto livello su come le caratteristiche influenzano le previsioni.

Approcci locali

In contrasto con gli approcci globali, la spiegabilità locale si concentra sulle singole istanze o punti dati. Le spiegazioni locali mirano a fornire informazioni su perché è stata fatta una specifica previsione per un input particolare. Offrono una visione più dettagliata e specifica del caso delle decisioni del modello. Tecniche come LIME (Spiegazioni Locali Modello-Agnostiche Interpretabili) rientrano in questa categoria, consentendoci di capire perché un modello ha fatto una previsione specifica per un input particolare.

Spiegazioni controfattuali

Ora esploreremo il mondo delle spiegazioni controfattuali. Le spiegazioni controfattuali riguardano la comprensione di come i cambiamenti e le modifiche nelle caratteristiche di input possono portare a diversi output del modello. È come chiedersi: “E se avessi diversi valori per queste caratteristiche?”

Consideriamo uno scenario in cui la richiesta di prestito di qualcuno viene respinta e vogliono sapere come cambiare le loro circostanze per ottenere l’approvazione. Le spiegazioni controfattuali forniscono informazioni azionabili. Mostrano come la modifica di specifiche caratteristiche può portare a un risultato desiderato. Questo approccio è incredibilmente prezioso nei processi decisionali e può aiutare le persone a capire come raggiungere i loro obiettivi.

Tuttavia, la sfida con le spiegazioni controfattuali è che può esserci più di un controfattuale valido per una singola istanza. Selezionare quello più appropriato può essere difficile. Nel complesso, le spiegazioni controfattuali forniscono una prospettiva unica sull’interpretabilità, aiutandoci a capire come i cambiamenti nelle caratteristiche di input possono influenzare le previsioni del modello.

Approcci di visualizzazione

La visualizzazione è un modo efficace per fornire spiegazioni nell’IA Spiegabile. Due metodi di visualizzazione comuni sono i grafici di dipendenza parziale (Partial Dependence Plots – PDPs) e i grafici di aspettativa condizionale individuale (Individual Conditional Expectation – ICE).

Grafici di dipendenza parziale

I PDP offrono una rappresentazione visiva di come una o due caratteristiche influenzano le previsioni del modello. Mostrano l’effetto marginale medio di una caratteristica sulla variabile di destinazione. I PDP sono facili da comprendere, rendendoli ideali per spiegare modelli di apprendimento automatico a diversi stakeholder.

Grafici di aspettativa condizionale individuale

I grafici di aspettativa condizionale individuale (ICE) offrono una visione più dettagliata di come le variazioni delle caratteristiche influenzano le singole istanze. Rivelano effetti eterogenei spesso non rilevati dai PDP. I grafici ICE forniscono una distribuzione delle previsioni del modello per ogni istanza, offrendo una comprensione sfumata del comportamento di un modello.

Modelli surrogati globali

I modelli surrogati globali offrono un approccio alternativo per comprendere modelli complessi di scatola nera. Questi modelli si basano sulle previsioni effettuate dai modelli di scatola nera. Offrono una rappresentazione più interpretabile e comprensibile del comportamento del modello. Gli alberi decisionali sono comunemente utilizzati come modelli surrogati per spiegare le previsioni dei modelli di scatola nera.

Analisi dell’importanza delle caratteristiche

L’analisi dell’importanza delle caratteristiche è una parte fondamentale dell’IA Spiegabile, fornendo informazioni su quali caratteristiche hanno il maggior impatto sulle previsioni del modello. L’analisi dell’importanza delle caratteristiche basata su permutazione è una tecnica per valutare l’importanza di ogni caratteristica. Misura l’aumento dell’errore di previsione di un modello quando una specifica caratteristica viene casualmente permutata. Ciò ci permette di capire il ruolo di ogni caratteristica nel processo decisionale del modello.

Spiegazione contrastiva e negativi pertinenti

Infine, abbiamo una spiegazione contrastiva, che offre un approccio unico all’interpretabilità del modello. Si concentra sulla spiegazione delle decisioni evidenziando quali caratteristiche mancano. I negativi pertinenti, una sotto-categoria delle spiegazioni contrastive, ci aiutano a capire l’importanza delle caratteristiche assenti nella classificazione.

Pensiamoci in questo modo: se qualcuno ha i sintomi di tosse, raffreddore e febbre ma non ha catarro e brividi, potrebbe essere polmonite o influenza. Ma quando mancano catarro e brividi, è quasi certamente l’influenza. I negativi pertinenti ci aiutano a fare diagnosi più precise considerando l’importanza delle caratteristiche mancanti.

Queste spiegazioni sono particolarmente preziose quando si desidera comprendere l’impatto dell’assenza di determinate caratteristiche sulle previsioni del modello. Forniscono una prospettiva diversa sull’interpretabilità e possono aiutare a scoprire i fattori nascosti che influenzano le decisioni.

Approcci avanzati per l’AI spiegabile

Probabilmente, a questo punto, hai acquisito una buona comprensione dei vari modi di approcciare l’AI spiegabile. Ora, oltre a quelli menzionati in precedenza, ci sono alcuni approcci più avanzati, specifici per determinati compiti. Diamo un’occhiata ad alcuni di essi.

LIME: Demistificare le spiegazioni locali

Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) è un approccio locale che fornisce spiegazioni indipendenti dal modello per le previsioni individuali. Ciò che lo rende eccezionale è la sua capacità di lavorare con una vasta gamma di tipi di dati, inclusi tabulari, testuali e immagini, e può gestire sia compiti di classificazione che di regressione.

Quindi, come funziona LIME? Immagina di avere un modello complesso, un “black box”, e vuoi capire perché ha fatto una specifica previsione per una determinata istanza. LIME prende l’istanza di tuo interesse, perturba i dati intorno ad essa generando nuovi punti dati e osserva le previsioni effettuate dal tuo modello per questi nuovi campioni. Questo processo aiuta LIME ad approssimare il comportamento del modello localmente intorno all’istanza di interesse.

Successivamente, LIME crea un modello interpretabile utilizzando i nuovi dati. Ma ecco il trucco: il modello interpretabile dà maggior peso ai punti dati che sono più vicini all’istanza che stai spiegando. Ciò significa che i punti dati generati nelle vicinanze vengono considerati più fortemente durante la costruzione del modello interpretabile.

Il risultato è una spiegazione locale per la previsione del tuo modello “black box”. Questa spiegazione non è solo comprensibile per gli esseri umani, ma anche indipendente dal modello, il che significa che può essere applicata a qualsiasi modello di apprendimento automatico. Tuttavia, LIME ha le sue sfide. La definizione del vicinato intorno a un’istanza non è sempre chiara e la selezione manuale delle caratteristiche può essere complicata. Il processo di campionamento può anche essere migliorato per rendere LIME ancora più efficace.

SHapley Additive Explanations: Il potere della collaborazione

Ora, immergiamoci nelle SHapley Additive Explanations. Questo approccio è radicato nella teoria dei giochi cooperativi. Riguarda il calcolo del contributo individuale o dell’utilità delle caratteristiche in un team, proprio come la teoria dei giochi calcola l’importanza di ogni giocatore in un gioco cooperativo.

Considera un team di quattro persone che ha vinto un premio in una partita di scacchi. Vogliono distribuire equamente il premio tra di loro in base ai loro contributi. Per calcolare ciò, esplorano varie combinazioni dei giocatori e stimano l’utilità per ogni giocatore in ogni combinazione. Questo aiuta a determinare quanto ciascun giocatore ha contribuito al successo complessivo.

Le SHapley Additive Explanations applicano lo stesso principio ai modelli di apprendimento automatico. Invece dei giocatori, abbiamo le caratteristiche e, invece del premio, abbiamo le previsioni. Questo approccio calcola il valore margine di ogni caratteristica su una specifica istanza e lo confronta con la previsione media sull’intero set di dati.

La bellezza dei valori di SHapley è che forniscono un approccio basato sull’istanza e funzionano sia per i problemi di classificazione che per quelli di regressione. Che tu debba affrontare dati tabulari, testuali o di immagini, le SHapley Additive Explanations possono aiutarti a capire l’importanza delle diverse caratteristiche. Tuttavia, uno svantaggio è che può richiedere una computazione intensiva a causa del vasto numero di combinazioni che esplora. Per mitigare questo problema, puoi utilizzare il campionamento su un sottoinsieme dei dati per accelerare il processo.

Layer-wise Relevance Propagation: Sfogliare i livelli

Layer-wise Relevance Propagation, o LRP, è una tecnica principalmente utilizzata per i dati delle immagini. Ci aiuta a capire quali pixel in un’immagine hanno maggiore influenza sulla decisione di classificazione di un modello. LRP opera calcolando la rilevanza di ogni livello e neurone in una rete neurale. Questo processo rivela i pixel più influenti e ci aiuta a visualizzare ciò che il modello “vede” in un’immagine.

Consideriamo una rete neurale che classifica le immagini. LRP parte dall’output del modello e lavora all’indietro. Stima la rilevanza di ogni neurone e livello nella rete, verificando il contributo di ciascun neurone alla classificazione finale. Il risultato è una mappa di calore che evidenzia i pixel che hanno avuto maggiore influenza sulla decisione del modello.

Una sfida con le mappe di calore generate da LRP è che possono essere rumorose e simili, rendendo difficile individuare esattamente i pixel influenti. Tuttavia, LRP è uno strumento prezioso per capire come le reti neurali prendono decisioni di classificazione delle immagini.

Conclusion

L’Intelligenza Artificiale Esplicabile (XAI) è un componente essenziale nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. Essa chiarisce il funzionamento interno complesso dei modelli di AI, garantendo trasparenza e fiducia. Abbiamo esplorato vari aspetti dell’XAI, dalla sua importanza alle specifiche tecniche come LIME, SHapley Additive Explanations, spiegazioni controfattuali, LRP ed esposizioni contrastive. Questi metodi permettono agli utenti di comprendere, interrogare e perfezionare i modelli di machine learning per contesti diversi.

Punti Chiave:

L’Intelligenza Artificiale Esplicabile offre diversi metodi, come approcci globali e locali, spiegazioni controfattuali e analisi dell’importanza delle caratteristiche, per soddisfare le esigenze di vari stakeholder e settori.
L’XAI aumenta la fiducia nei sistemi di machine learning attraverso la trasparenza, la rilevazione dei bias e il miglioramento della affidabilità. Trovare il giusto equilibrio tra trasparenza e complessità è essenziale.
Tecniche come LIME, SHapley Additive Explanations, LRP ed esposizioni contrastive forniscono una comprensione del comportamento del modello e favoriscono l’interpretabilità, aiutando nella comprensione dei sistemi di AI.

Domande Frequenti

Autore: Dr. Farha Anjum Khan

Il Dr. Farha Anjum Khan è un esperto data scientist e architetto tecnico principale presso Continental. Il Dr. Khan ha una vasta esperienza di sei anni nel campo del data science. Il suo percorso è iniziato con studi accademici in fisica nucleare e particellare sperimentale, dove ha acquisito preziose esperienze in prestigiose istituzioni in Germania. La sua passione per i dati, gli algoritmi e l’intelligenza artificiale l’ha portata a colmare il divario tra tecnologia e AI responsabile, diventando un’esperta in XAI.

DataHour Page: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/explainable-ai-demystifying-the-black-box-models

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dr-farha-anjum-khan-617b0813/

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