{"id":17090,"date":"2022-10-24T09:59:00","date_gmt":"2022-10-24T07:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=17090"},"modified":"2022-11-09T10:48:33","modified_gmt":"2022-11-09T09:48:33","slug":"commento-sul-perche-gli-ingegneri-hanno-bisogno-di-ki-spiegabili","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/commento-sul-perche-gli-ingegneri-hanno-bisogno-di-ki-spiegabili\/","title":{"rendered":"Commento: Perch\u00e9 gli ingegneri hanno bisogno di un'intelligenza artificiale spiegabile"},"content":{"rendered":"
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Per molti l'IA \u00e8 ancora una \"scatola nera\". Pertanto, sono necessari metodi per un'IA spiegabile. (Immagine: Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

I responsabili delle decisioni nelle aziende di tutti i settori si affidano sempre pi\u00f9 all'IA per rimanere competitivi oggi e in futuro. Ma c'\u00e8 ancora diffidenza nei confronti di un'IA \"scatola nera\" i cui modelli e percorsi di soluzione spesso non sono pi\u00f9 comprensibili per noi umani. Questo diventa una sfida quando gli ingegneri devono spiegare il funzionamento dei loro modelli, ad esempio quando il modello \u00e8 soggetto a determinate normative o quando si devono convincere i potenziali acquirenti.\u00a0<\/p>\n

Che cos'\u00e8 la spiegabilit\u00e0 dell'IA?\u00a0<\/strong><\/h3>\n

\u00c8 qui che entra in gioco l'IA spiegabile. Si tratta di un insieme di strumenti e metodi che possono aiutare a comprendere le decisioni dei modelli di IA e a individuare e risolvere eventuali problemi con i modelli black-box, come la distorsione o la suscettibilit\u00e0 alla manipolazione. La spiegabilit\u00e0 \u00e8 essenziale quando gli ingegneri devono dimostrare che un modello soddisfa determinati standard o norme ISO. Ma si tratta anche di aumentare la fiducia nei modelli di IA in generale. \u00a0<\/p>\n

La spiegabilit\u00e0 pu\u00f2 aiutare gli utenti dell'IA a capire come i modelli di apprendimento automatico arrivano alle previsioni. Ad esempio, possono tracciare quali parametri influenzano le decisioni di un modello di intelligenza artificiale e come si presenta l'influenza. Ma non \u00e8 facile, soprattutto con modelli complessi.\u00a0<\/p>\n

Complessit\u00e0 vs. spiegabilit\u00e0\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Quindi la domanda \u00e8: perch\u00e9 non usiamo modelli di IA pi\u00f9 semplici? I modelli non sono sempre stati complessi. Un esempio semplice \u00e8 quello di un termostato che controlla la temperatura di una stanza. Se la temperatura dell'ambiente scende al di sotto di un certo valore predefinito, il riscaldamento si accende; se sale al di sopra di questo valore, il riscaldamento si spegne di nuovo. Ma che dire di parametri come l'ora del giorno, l'uso dell'ufficio, i prezzi dell'elettricit\u00e0 o le previsioni del tempo? Quanto deve essere impostato il riscaldamento per essere davvero efficiente e sostenibile? Cos\u00ec come il moderno controllo della temperatura negli edifici tiene conto di molti pi\u00f9 parametri, in molti settori si sono affermati modelli molto pi\u00f9 dettagliati e quindi pi\u00f9 complessi. \u00a0<\/p>\n

Questi modelli complessi hanno il vantaggio di fare previsioni pi\u00f9 accurate. Ci\u00f2 significa che \u00e8 possibile effettuare analisi pi\u00f9 accurate, che in alcuni casi forniscono anche una risposta pi\u00f9 rapida alle domande poste. Inoltre, gli ingegneri lavorano con dati sempre pi\u00f9 complessi, come segnali e immagini in streaming, che possono essere elaborati direttamente dai modelli di intelligenza artificiale. In questo modo si pu\u00f2 risparmiare tempo prezioso nella creazione dei modelli. \u00a0<\/p>\n

Anche se la complessit\u00e0 porta tutti questi cambiamenti positivi, sta diventando sempre pi\u00f9 una sfida il fatto che i modelli non sono pi\u00f9 compresi. Gli ingegneri devono quindi sviluppare nuovi approcci per comprendere meglio anche i modelli complessi ed essere in grado di comprendere i calcoli. \u00a0<\/p>\n

Metodi per un'IA spiegabile\u00a0<\/strong><\/h3>\n

L'utilizzo di modelli spiegabili pu\u00f2 fornire preziose informazioni senza aggiungere ulteriori fasi al flusso di lavoro. Ad esempio, nel caso degli alberi decisionali o dei modelli lineari, il processo decisionale pu\u00f2 comprendere immediatamente quali propriet\u00e0 influenzano un modello e come.\u00a0<\/p>\n

Per poter comprendere l'influenza di determinate caratteristiche sulla decisione, esistono alcuni metodi. Attraverso il sito \"Classifica delle caratteristiche<\/a>\"Nella prima fase, si acquisisce chiarezza su quali caratteristiche hanno la maggiore influenza su una decisione. Successivamente, si deve verificare se l'influenza di una caratteristica cambia quando assume valori diversi.\u00a0<\/p>\n

Un altro metodo \u00e8 il LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations). In questo caso, si cerca di approssimare un sistema complesso e inspiegabile in prossimit\u00e0 di un particolare punto di dati creando un modello fratello meno complesso e spiegabile che ottenga risultati simili. In questo modo, \u00e8 possibile scoprire quali predittori influenzano maggiormente la decisione.\u00a0<\/p>\n

Ma come si fa a scoprire le dipendenze non lineari tra i dati di input? A questo scopo gli ingegneri possono utilizzare i \"valori di Shapley\". Possono essere utilizzati per stimare come i dati di ingresso di un modello di apprendimento automatico influenzino i risultati.\u00a0<\/p>\n

Quando si creano modelli per applicazioni di elaborazione delle immagini o di visione artificiale, le visualizzazioni sono tra i modi migliori per valutare la spiegabilit\u00e0 dei modelli. Ad esempio, metodi come il CAM e la \"sensibilit\u00e0 all'occlusione\" possono identificare i punti delle immagini e del testo che influenzano maggiormente la decisione del modello.\u00a0<\/p>\n

L'intelligenza artificiale oltre la spiegabilit\u00e0\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Per utilizzare con successo l'IA spiegabile, ingegneri e scienziati devono essere consapevoli delle sfide che essa comporta. Trovare un equilibrio tra spiegabilit\u00e0, complessit\u00e0, influenza dei dati di input e fiducia nei modelli non \u00e8 facile. Inoltre, deve essere chiaro che spiegare una scatola nera e quindi ottenere la fiducia dei decisori o degli organi di controllo \u00e8 solo una tappa del percorso verso l'uso sicuro dell'IA. \u00a0<\/p>\n

L'uso dell'IA nella pratica richiede modelli che possano essere compresi. Devono essere stati creati secondo una procedura comprensibile e devono essere in grado di lavorare a un livello necessario per applicazioni sensibili e critiche per la sicurezza. \u00c8 qui che gli esperti si affidano alla verifica e alla convalida. In questo modo, possono garantire che un modello utilizzato in applicazioni critiche per la sicurezza soddisfi gli standard minimi. Oppure definiscono certificazioni di sicurezza per settori come quello automobilistico o aerospaziale. Gli ingegneri hanno a disposizione molti strumenti e opzioni per aumentare la fiducia nell'IA. Non dovrebbero fermarsi alla spiegabilit\u00e0.\u00a0<\/p>\n

Conclusione: l'IA spiegabile come ingranaggio di un sistema complessivo\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Senza dubbio, in futuro l'IA sar\u00e0 fortemente incentrata sulla spiegabilit\u00e0. Pi\u00f9 l'IA viene integrata in applicazioni quotidiane e critiche per la sicurezza, pi\u00f9 la spiegabilit\u00e0 sar\u00e0 considerata un attributo indispensabile dei modelli di IA. E tutti ne traggono vantaggio: gli ingegneri hanno informazioni migliori sui loro modelli e possono trovare e correggere gli errori pi\u00f9 rapidamente. Possono spiegare in modo comprensibile come i modelli soddisfano determinati standard, e questa maggiore trasparenza d\u00e0 fiducia sia ai decisori che ai potenziali clienti. \u00a0<\/p>\n

Tuttavia, gli ingegneri, gli esperti di materia e i decisori aziendali non devono dimenticare che la spiegabilit\u00e0 \u00e8 solo un ingranaggio di un grande orologio e deve essere utilizzata mano nella mano - dente per dente - con altri importanti metodi, strumenti e regolamenti.\u00a0<\/p>\n

Fonte e ulteriori informazioni: https:\/\/ch.mathworks.com\/de\/<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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