هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)، که گاهی اوقات با هوش مصنوعی تفسیرپذیر (Interpretable AI) یا یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable Machine Learning یا XML) همپوشانی دارد، به سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که انسان‌ها می‌توانند بر آنها نظارت فکری داشته باشند، یا به روش‌هایی برای دستیابی به این هدف اشاره دارد. تمرکز اصلی معمولاً بر استدلال پشت تصمیمات یا پیش‌بینی‌های انجام شده توسط هوش مصنوعی است که قابل فهم‌تر و شفاف‌تر می‌شوند. XAI با گرایش “جعبه سیاه” یادگیری ماشین مقابله می‌کند، جایی که حتی طراحان هوش مصنوعی نمی‌توانند توضیح دهند که چرا به یک تصمیم خاص رسیده‌اند.
📷
هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در تصمیم‌گیری‌های مهم در حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی و عدالت کیفری استفاده می‌شود. با این حال، بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده و غیرشفاف هستند و درک اینکه چگونه به یک نتیجه خاص رسیده‌اند را دشوار می‌کنند. این می‌تواند منجر به عدم اعتماد به هوش مصنوعی و نگرانی در مورد سوگیری و تبعیض شود.
XAI با ارائه بینشی در مورد نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی، به رفع این نگرانی‌ها کمک می‌کند. این به ما امکان می‌دهد تا موارد زیر را انجام دهیم:
روش‌های مختلفی برای دستیابی به XAI وجود دارد. برخی از رایج‌ترین روش‌ها عبارتند از:
اگرچه XAI یک حوزه تحقیقاتی فعال است، اما هنوز چالش‌های متعددی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. برخی از چالش‌های کلیدی عبارتند از:
با وجود این چالش‌ها، XAI یک حوزه تحقیقاتی امیدوارکننده است که پتانسیل ایجاد اعتماد بیشتر به هوش مصنوعی و اطمینان از استفاده منصفانه و بی‌طرفانه از آن را دارد. با ادامه پیشرفت XAI، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که شاهد استفاده گسترده‌تر از هوش مصنوعی در طیف وسیعی از کاربردها باشیم.
هوش مصنوعی قابل توضیح یک حوزه تحقیقاتی مهم است که به ما در درک و اعتماد به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند. با ارائه بینشی در مورد نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی، XAI می‌تواند به ما در شناسایی خطاها و سوگیری‌ها، اعتماد به تصمیمات و اطمینان از استفاده منصفانه و بی‌طرفانه از هوش مصنوعی کمک کند. اگرچه هنوز چالش‌هایی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد، اما XAI یک حوزه تحقیقاتی امیدوارکننده است که پتانسیل ایجاد اعتماد بیشتر به هوش مصنوعی و اطمینان از استفاده مسئولانه از آن را دارد.
