تتغلغل نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل متزايد في حياتنا اليومية، حيث تساعدنا في كل شيء تقريبًا، بدءًا من فرز البريد الإلكتروني إلى الموافقة على طلبات القروض. لكن مع تعقد هذه النماذج، يصبح من الصعب فهم كيفية اتخاذها للقرارات. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI).
ما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)؟
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) هو مجال من الذكاء الاصطناعي يركز على جعل نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) أكثر قابلية للفهم من قبل البشر. يهدف XAI إلى تزويد المستخدمين برؤية واضحة لكيفية عمل هذه النماذج وما يدفع قراراتها.
لماذا يعد فهم كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات أمرًا مهمًا؟
هناك عدة أسباب تجعل من فهم كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات أمرًا بالغ الأهمية. دعونا نستكشف بعضها:
1. الثقة والشفافية
كثيرًا ما تُوصف نماذج التعلم الآلي بأنها “صناديق سوداء”، حيث يتم إدخال البيانات وتخرج النتائج، ولكن لا يوجد فهم واضح لكيفية عملها في المنتصف. يمكن أن يؤدي هذا إلى عدم الثقة في قرارات النموذج، خاصة عندما يتعلق الأمر بقضايا حساسة مثل الموافقات المالية أو الرعاية الصحية. يساعد XAI على بناء الثقة من خلال تقديم تفسيرات واضحة لقرارات النموذج، مما يسمح للمستخدمين بفهم سبب اتخاذ قرار معين.
“على سبيل المثال، لنفترض أن لديك نموذجًا للذكاء الاصطناعي يقرر ما إذا كان يجب الموافقة على طلب قرض. باستخدام XAI، يمكنك فهم العوامل التي أثرت على قرار النموذج، مثل دخل مقدم الطلب وسجل الائتمان. هذه الشفافية تمنحك الثقة في قرار النموذج وتسمح لك بتحديه إذا كان هناك خطأ.”
2. الكشف عن التحيز
يمكن أن تكون نماذج التعلم الآلي عرضة للتحيز، حيث يمكن أن تتعلم الأنماط غير المرغوبة من البيانات التي يتم تدريبها عليها. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج للتعرف على الوجوه على مجموعة بيانات تتكون في الغالب من وجوه ذوي البشرة الفاتحة، فقد يواجه صعوبة في التعرف على وجوه الأشخاص ذوي البشرة الداكنة. يساعد XAI في الكشف عن التحيز في نماذج التعلم الآلي من خلال تحديد العوامل التي تؤثر بشكل غير متناسب على قرارات النموذج.
وفقًا لبحث أجرته شركة أكسنشر، فإن 63% من الشركات قلقة بشأن تحيز نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد XAI هذه الشركات في اكتشاف ومعالجة التحيز في نماذجها، مما يضمن اتخاذ قرارات عادلة وخالية من التحيز.
3. تحسين أداء النموذج
يمكن أن يساعد XAI أيضًا في تحسين أداء نماذج التعلم الآلي. من خلال فهم كيفية عمل النموذج وما الذي يؤثر على قراراته، يمكننا تحديد مجالات التحسين. على سبيل المثال، إذا اكتشفنا أن أحد مدخلات النموذج له تأثير قوي بشكل غير متناسب على النتائج، فقد نحتاج إلى جمع المزيد من البيانات حول هذا المدخل أو تعديل خوارزمية النموذج لإعطائه وزنًا أقل.
يوفر موقع شركة مايكروسوفت أمثلة على كيفية استخدام XAI لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي. على سبيل المثال، استخدم الباحثون في Microsoft XAI لتحسين نموذج للتنبؤ بالطلب على المنتجات، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في دقة التنبؤ.
تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
هناك مجموعة متنوعة من التقنيات التي يمكن استخدامها لجعل نماذج التعلم الآلي أكثر قابلية للتفسير. فيما يلي بعض أكثر التقنيات شيوعًا:
1. تفسير النموذج البسيط (Model-Agnostic Interpretable Techniques)
تُعد تقنيات تفسير النموذج البسيط (SHAP – SHapley Additive exPlanations) من الطرق الفعالة لتفسير أي نموذج للتعلم الآلي بغض النظر عن بنيته الداخلية. تعمل هذه التقنيات عن طريق تفسير كيفية مساهمة كل مدخل في النتيجة النهائية للنموذج. على سبيل المثال، يمكن أن يخبرك SHAP بأن دخل معين مثل عمر مقدم طلب القرض ساهم بشكل إيجابي في قرار الموافقة، بينما ساهم دخل آخر مثل مدة عمل مقدم الطلب بشكل سلبي.
للحصول على مقدمة حول تقنية SHAP، يمكنك مراجعة ورقة بحثية منشورة على موقع arXiv https://arxiv.org/abs/1705.07874.
2. أشجار القرار المفسرة (Interpretable Decision Trees)
أشجار القرار هي نوع من نماذج التعلم الآلي التي يمكن تفسيرها بسهولة من حيث طبيعتها. تتكون شجرة القرار من سلسلة من الأسئلة التي يتم طرحها حول مدخلات النموذج، حيث تقود الإجابات على هذه الأسئلة إلى نتيجة نهائية. على سبيل المثال، قد يسأل شجرة قرار للتنبؤ بالطقس عما إذا كانت السماء ملبدة بالغيوم أم صافية، ثم عما إذا كانت هناك رياح أم لا، وفي النهاية تتنبأ بما إذا كان سيتساقط مطر أم لا.
يمكن أن تكون أشجار القرار مفيدة لتفسير قرارات النموذج البسيطة، ولكنها قد تصبح معقدة يصعب فهمها مع زيادة عدد المدخلات.
3. التدرج العكسي (Gradient-Based Techniques)
تستخدم تقنيات التدرج العكسي المعلومات حول التدرج (الاختلاف) في دالة خسارة النموذج (التي تقيس مدى سوء أداء النموذج) فيما يتعلق بمدخلاتها لتفسير قرارات النموذج. على سبيل المثال، يمكن أن تخبرنا هذه التقنية بكيفية تغيير مدخل معين للنموذج من أجل الحصول على نتيجة مختلفة.
تعد تقنية LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) مثالًا على تقنية التدرج العكسي الشائعة. يمكنك معرفة المزيد عن LIME من خلال قراءة ورقة بحثية منشورة على موقع arXiv https://mit6874.github.io/assets/misc/ribeiro.pdf.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
هناك العديد من التطبيقات المحتملة لتقنيات XAI عبر مختلف القطاعات. فيما يلي بعض الأمثلة:
1. الرعاية الصحية
يمكن استخدام XAI في مجال الرعاية الصحية لتفسير قرارات تشخيص الأمراض التي يتخذها الأطباء المعالجين بمساعدة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد XAI الأطباء على فهم سبب تشخيص نظام الذكاء الاصطناعي لمرض معين لدى المريض، مما يسمح لهم بتأكيد التشخيص أو تعديله بناءً على معرفتهم وخبرتهم الطبية.
وفقًا لتقرير صادر عن شركة ماكينزي وشركاه https://www.mckinsey.com/industries/healthcare/our-insights/tackling-healthcares-biggest-burdens-with-generative-ai، فإن XAI لديها القدرة على تحسين جودة الرعاية الصحية وزيادة كفاءة العمليات الطبية.
2. الخدمات المالية
يمكن استخدام XAI في الخدمات المالية لتفسير قرارات الموافقة على القروض أو الرفض. من خلال فهم العوامل التي تؤثر على قرارات النموذج، يمكن للمؤسسات المالية التأكد من أن قراراتها عادلة وخالية من التحيز. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد XAI على بناء الثقة بين العملاء والمؤسسات المالية من خلال توفير الشفافية حول كيفية اتخاذ قرارات الائتمان.
أجرى بنك باركليز تحقيقًا حول استخدام XAI في عملية الموافقة على القروض https://home.barclays/news/2024/01/how-Barclays-is-harnessing-AI/. وأظهرت النتائج أن XAI يمكن أن يساعد البنوك على تحسين كفاءة عملية الموافقة على القروض مع الحفاظ على العدالة والشفافية.
3. العدالة الجنائية
يمكن استخدام XAI في مجال العدالة يمكن استخدام XAI في مجال العدالة الجنائية لتفسير قرارات الخوارزميات التي تساعد في تحديد المخاطر الإجرامية أو تقييم المتهمين قبل المحاكمة. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد XAI في فهم العوامل التي دفعت خوارزمية معينة إلى تصنيف شخص على أنه يشكل خطرًا كبيرًا على المجتمع. هذه الشفافية مهمة لضمان اتخاذ قرارات عادلة وغير متحيزة في النظام القضائي.
حذرت منظمة العفو الدولية من مخاطر استخدام خوارزميات متحيزة في مجال العدالة الجنائية. يمكن أن يساعد XAI في تخفيف هذه المخاطر عن طريق الكشف عن التحيز في الخوارزميات وتوفير الأساس لمحاسبة هذه القرارات.
تحديات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
على الرغم من الفوائد العديدة التي يقدمها XAI، إلا أنه يواجه بعض التحديات أيضًا. تتضمن بعض التحديات الرئيسية ما يلي:
1. تعقيد النماذج
يمكن أن تكون بعض نماذج التعلم الآلي شديدة التعقيد، مما يجعل من الصعب تفسيرها حتى باستخدام تقنيات XAI المتقدمة. على سبيل المثال، قد يكون من الصعب فهم كيفية اتخاذ قرارات بواسطة نماذج التعلم العميق التي تحتوي على طبقات متعددة من الوحدات المعالجة.
يبحث العلماء باستمرار عن طرق جديدة لتفسير النماذج المعقدة. على سبيل المثال، طور الباحثون في جوجل تقنية تسمى “التفسير المتكامل عبر gradient” (Integrated Gradients) والتي يمكن استخدامها لتفسير قرارات نماذج التعلم العميق https://arxiv.org/abs/1703.01365.
2. قابلية التطبيق
لا يمكن تطبيق جميع تقنيات XAI على جميع أنواع نماذج التعلم الآلي. قد تتطلب بعض النماذج تقنيات تفسير مخصصة، مما يزيد من صعوبة تطبيق XAI على نطاق واسع.
يعمل الباحثون على تطوير تقنيات XAI عامة يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من النماذج. على سبيل المثال، يركز مشروع DARPA الخاص بالتفسيرات التي يمكن التحقق منها من الناحية التجريبية (Explainable AI – XAI) على تطوير تقنيات XAI يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من التطبيقات. https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
3. تكلفة الحساب
يمكن أن تكون بعض تقنيات XAI مكلفة من الناحية الحسابية، خاصة بالنسبة للنماذج المعقدة التي تتطلب قدرًا كبيرًا من البيانات والقدرة الحاسوبية. هذا يمكن أن يجعل من الصعب تطبيق XAI على التطبيقات التي تتطلب استنتاجات في الوقت الفعلي.
يبحث الباحثون عن طرق لجعل تقنيات XAI أكثر كفاءة من الناحية الحسابية. على سبيل المثال، طور الباحثون في جامعة بيركلي تقنية تسمى “التفسير الفعال” (Efficient Interpretability) والتي تهدف إلى توفير تفسيرات دقيقة للنماذج مع تقليل التكلفة الحسابية. https://arxiv.org/abs/1903.03400
مستقبل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
من المتوقع أن يلعب XAI دورًا مهمًا في مستقبل الذكاء الاصطناعي. مع تزايد اعتمادنا على نماذج التعلم الآلي في حياتنا اليومية، يصبح من الضروري أكثر فأكثر فهم كيفية عمل هذه النماذج واتخاذها للقرارات. سيساعد XAI في بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي وضمان استخدامه بطريقة عادلة ومسؤولة.
هناك العديد من الاتجاهات البحثية الواعدة في مجال XAI. على سبيل المثال، يركز الباحثون على تطوير تقنيات XAI يمكن تفسيرها من قبل البشر وليس فقط من قبل خبراء الذكاء الاصطناعي. وهذا سيجعل من XAI أكثر فائدة لمجموعة واسعة من المستخدمين، بما في ذلك صناع القرار والجمهور العام.
بالإضافة إلى ذلك، يعمل الباحثون على جعل تقنيات XAI قابلة للتطبيق على نماذج التعلم الآلي الجديدة والناشئة، مثل نماذج التعلم الآلي المعززة (Reinforcement Learning) والتعلم العميق التوليدي (Generative Deep Learning). هذه النماذج لها القدرة على إحداث تأثير كبير على حياتنا، ولكنها قد تكون أيضًا معقدة للغاية يصعب تفسيرها. سيساعد تطوير تقنيات XAI لهذه النماذج على ضمان استخدامها بطريقة مسؤولة.
أخيرًا، يبحث الباحثون عن طرق لدمج XAI في عملية تطوير نماذج التعلم الآلي منذ البداية. وهذا يعني بناء نماذج قابلة للتفسير بشكل متأصل، وليس محاولة تفسير نموذج تم تطويره بالفعل بطريقة غير قابلة للتفسير. وهذا النهج الوقائي يمكن أن يساعد على ضمان قابلية تفسير النماذج منذ البداية، مما يوفر الوقت والموارد في وقت لاحق.
خاتمة
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مجال مهم وناشئ له القدرة على تغيير طريقة تفاعلنا مع نماذج التعلم الآلي. من خلال توفير تفسيرات حول كيفية اتخاذ النماذج للقرارات، يمكن أن يساعد XAI على بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي وضمان استخدامه بطريقة عادلة ومسؤولة. مع استمرار تطور مجال XAI، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التقنيات المتقدمة التي تجعل نماذج التعلم الآلي أكثر قابلية للفهم من قبل الجميع.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن XAI، فإليك بعض الموارد التي يمكنك استكشافها:
- مجموعة أدوات XAI من DARPA: https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
- موقع DARPA حول الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
- ورقة بحثية حول SHAP (SHapley Additive exPlanations): https://arxiv.org/abs/1705.07874
- ورقة بحثية حول LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations): https://mit6874.github.io/assets/misc/ribeiro.pdf
- تقرير ماكينزي وشركاه حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية: https://www.mckinsey.com/industries/healthcare/our-insights/tackling-healthcares-biggest-burdens-with-generative-ai
استخدام الذكاء الاصطناعي له القدرة على تحسين حياتنا بطرق عديدة، ولكن من المهم أن نفهم ونثق في كيفية عمل هذه التقنيات. من خلال تبني XAI، يمكننا أن نتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يُستخدم بطريقة إيجابية تعود بالفائدة على الجميع.
