الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): فهم قرارات الذكاء الاصطناعي
في عالم يسوده الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للآلات أن تتخذ قرارات تؤثر بشكل مباشر على حياتنا اليومية، يبرز سؤال حاسم وما هو دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار وكيف يمكننا الوثوق به؟ من هذا المنطلق ظهر ما يعرف بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، الذي يهدف إلى جعل عملية اتخاذ القرار من قبل الأنظمة الذكية أكثر وضوحاً وشفافية ليتيح للبشر فهم الأساس الذي تم من خلاله اتخاذ القرارات، مما يعزز الثقة في تلك الأنظمة ويساعد في التحكم في نتائجها.
ولأن نماذج الذكاء الاصطناعي رغم دقتها العالية، غالباً ما تكون بمثابة “صندوق أسود”، يصعب فهم آلياتها الداخلية التي تقودها إلى اتخاذ قرار معين، سنوضح في هذا المقال ما هو الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)؟ وأين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟ مع بعض الأمثلة على XAI وتطبيقاته في الحياة العملية.
جدول المحتويات
تعريف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) هو مجموعة من الأساليب التي تُمكّن المستخدمين من فهم كيف ولماذا اتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارات معينة، يتم ذلك من خلال توفير شروح واضحة وشفافة لعمليات اتخاذ القرار داخل نماذج التعلم الآلي (ML) والتي غالباً ما تكون معقدة ويصعب تفسيرها [1].
لماذا هو مهم؟
تزداد أهمية XAI مع تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية والتمويل حيث يحتاج المستخدمون والجهات التنظيمية إلى الثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي من خلال فهم كيفية التوصل إلى تلك القرارات بطريقة شفافة تضمن تقليل التحيزات والامتثال للمعايير الأخلاقية، لزيادة الثقة في الأنظمة الآلية وتعزيز قبولها في الأوساط الصناعية والمجتمعية[2].
تطبيقات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في مجموعة واسعة من التطبيقات العملية بهدف تحسين الأداء واتخاذ قرارات أكثر دقة، ومن ضمن تلك المجالات[3]:
في الرعاية الصحية
في مجال الرعاية الصحية، يلعب XAI دوراً كبيراً في تحسين التفسيرات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي عند تقديم التشخيصات أو التنبؤات على سبيل المثال، يمكن لنظام XAI أن يشرح سبب توقعه لإصابة مريض معين بمرض ما بناءً على بياناته مثل تاريخه الصحي وعوامل أخرى، مما يعزز ثقة الأطباء بأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تساعد في اتخاذ قرارات علاجية أكثر استنارة.
في التمويل
في القطاع المالي، تستخدم المؤسسات XAI لفهم كيف ولماذا يتم رفض طلبات القروض أو تصنيف معاملات معينة بأنها احتيالية الأمر الذي يساهم في الامتثال للقوانين التنظيمية، وتقديم توضيح دقيق لسبب اتخاذ القرارات المالية، مما يسهل على الشركات تصحيح أي أخطاء أو تحيزات محتملة في النظام.
التحديات المتعلقة بـالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
على الرغم من الفوائد العديدة لـ الذكاء الاصطناعي التفسيري، فإنه لا يخلو من التحديات التي يجب مراعاتها لتحقيق نتائج فعالة منها [4]:
- العدالة وعدم التحيز: يجب مراقبة أي انحيازات محتملة في الذكاء الاطناعي ونماذجه وتصحيحها لضمان العدالة في القرارات.
- التخفيف من انحراف النموذج: تحليل أداء النموذج بانتظام وتقديم توصيات عندما ينحرف عن النتائج المتوقعة، مع التنبيه في حالة وجود أي انحرافات كبيرة.
- إدارة المخاطر: التعرف على المخاطر التي قد تؤثر على دقة النموذج واتخاذ التدابير اللازمة لتجنبها، مع الحصول على تنبيهات في حالة تدهور الأداء.
- أتمتة دورة الحياة: يجب توحيد العمليات عبر منصة واحدة لإدارة النماذج وتشغيلها، مما يسهل مراقبة الأداء وتبادل النتائج.
- إمكانية العمل في البيئات السحابية: يجب أن تكون الأنظمة قادرة على العمل في بيئات سحابية متعددة لضمان المرونة وتعزيز الثقة في النتائج عبر مختلف المنصات.
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) يمثل خطوة مهمة نحو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية وشفافية من خلال فهم كيفية عمل هذه الأنظمة، يمكننا الاستفادة منها بشكل أفضل في مختلف المجالات مع الحفاظ على الثقة والمساءلة، من المتوقع أن يشهد مجال XAI تطورات كبيرة في المستقبل تؤدي لظهور تطبيقات جديدة ومبتكرة للذكاء الاصطناعي.
