研究人員開(kāi)發(fā)了可解釋的人工智能算法
多倫多大學(xué)和LGAIResearch的研究人員開(kāi)發(fā)了一種“可解釋的”人工智能(XAI)算法,可以幫助識(shí)別和消除顯示屏中的缺陷。新算法在行業(yè)基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)優(yōu)于同類方法,是通過(guò)LG和多倫多大學(xué)之間正在進(jìn)行的人工智能研究合作開(kāi)發(fā)的,該合作于2019年擴(kuò)大,重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)人工智能應(yīng)用。
研究人員表示,XAI算法可能會(huì)應(yīng)用于其他需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)如何做出決策的領(lǐng)域,包括對(duì)醫(yī)學(xué)掃描數(shù)據(jù)的解釋。
“可解釋性和可解釋性是為了滿足我們作為工程師為自己設(shè)定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),也是最終用戶的要求,”愛(ài)德華·S·羅杰斯學(xué)院電氣和計(jì)算機(jī)工程系教授KostasPlataniotis說(shuō)。應(yīng)用科學(xué)與工程。“對(duì)于XAI,沒(méi)有'一刀切'。你必須問(wèn)你為誰(shuí)開(kāi)發(fā)它。是給另一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員的嗎?還是給醫(yī)生或律師的?”
XAI是一個(gè)新興領(lǐng)域,它解決了機(jī)器學(xué)習(xí)策略的“黑匣子”方法問(wèn)題。
在黑盒模型中,計(jì)算機(jī)可能會(huì)收到一組數(shù)百萬(wàn)張標(biāo)記圖像形式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過(guò)分析數(shù)據(jù),算法學(xué)會(huì)將輸入(圖像)的某些特征與某些輸出(標(biāo)簽)相關(guān)聯(lián)。最終,它可以正確地將標(biāo)簽附加到它以前從未見(jiàn)過(guò)的圖像上。
機(jī)器自行決定要注意和忽略圖像的哪些方面,這意味著它的設(shè)計(jì)者永遠(yuǎn)不會(huì)確切知道它是如何得出結(jié)果的。
但這種“黑匣子”模型在應(yīng)用于醫(yī)療保健、法律和保險(xiǎn)等領(lǐng)域時(shí)會(huì)帶來(lái)挑戰(zhàn)。
“例如,[機(jī)器學(xué)習(xí)]模型可能會(huì)確定患者有90%的機(jī)會(huì)患有腫瘤,”Sudhakar說(shuō)。“對(duì)不準(zhǔn)確或有偏見(jiàn)的信息采取行動(dòng)的后果實(shí)際上是生死攸關(guān)。為了完全理解和解釋模型的預(yù)測(cè),醫(yī)生需要知道算法是如何得出的。”
與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比,XAI被設(shè)計(jì)為一種“玻璃盒子”方法,使決策透明化。XAI算法與傳統(tǒng)算法同時(shí)運(yùn)行,以審核其學(xué)習(xí)性能的有效性和水平。該方法還提供了進(jìn)行調(diào)試和提高培訓(xùn)效率的機(jī)會(huì)。
Sudhakar說(shuō),從廣義上講,有兩種方法可以開(kāi)發(fā)XAI算法——每種方法都有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
第一種稱為反向傳播,它依賴于底層的AI架構(gòu)來(lái)快速計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)與其輸入的對(duì)應(yīng)關(guān)系。第二種稱為擾動(dòng),為了精度而犧牲了一些速度,并涉及更改數(shù)據(jù)輸入和跟蹤相應(yīng)的輸出以確定必要的補(bǔ)償。
“我們?cè)贚G的合作伙伴需要一種結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)的新技術(shù),”Sudhakar說(shuō)。“他們有一個(gè)現(xiàn)有的[機(jī)器學(xué)習(xí)]模型,可以識(shí)別帶顯示器的LG產(chǎn)品中的缺陷部件,我們的任務(wù)是提高可能缺陷的高分辨率熱圖的準(zhǔn)確性,同時(shí)保持可接受的運(yùn)行時(shí)間。”
該團(tuán)隊(duì)的結(jié)果XAI算法,解釋語(yǔ)義輸入采樣(SISE),在最近的第35屆AAAI人工智能會(huì)議論文中進(jìn)行了描述。
“我們看到了SISE廣泛應(yīng)用的潛力,”Plataniotis說(shuō)。“特定場(chǎng)景的問(wèn)題和意圖總是需要對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整——但這些熱圖或'解釋圖'可以更容易地被例如醫(yī)療專業(yè)人員解釋。”
“LG與多倫多大學(xué)合作的目標(biāo)是成為人工智能創(chuàng)新領(lǐng)域的世界領(lǐng)導(dǎo)者,”Jang說(shuō)。“XAI的首個(gè)成就表明我們公司一直在努力在多個(gè)領(lǐng)域做出貢獻(xiàn),例如LG產(chǎn)品的功能、制造創(chuàng)新、供應(yīng)鏈管理、材料發(fā)現(xiàn)效率等,使用人工智能來(lái)提高客戶滿意度。”
電氣和計(jì)算機(jī)工程系主任迪帕·昆杜爾教授說(shuō),像這樣的成功是與行業(yè)合作伙伴合作價(jià)值的一個(gè)很好的例子。
“當(dāng)兩組研究人員都帶著各自的觀點(diǎn)來(lái)到談判桌前時(shí),通??梢约涌旖鉀Q問(wèn)題的速度,”昆杜爾說(shuō)。“讓研究生接觸到這個(gè)過(guò)程是非常寶貴的。”
雖然團(tuán)隊(duì)在為期一年的項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)激進(jìn)的準(zhǔn)確性和運(yùn)行時(shí)間目標(biāo)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)——同時(shí)還要兼顧多倫多/首爾時(shí)區(qū)并在的限制下工作——但Sudhakar說(shuō)有機(jī)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)實(shí)用的解決方案對(duì)于一家世界知名的制造商來(lái)說(shuō),付出的努力是非常值得的。
“了解行業(yè)究竟是如何運(yùn)作的,這對(duì)我們有好處,”Sudhakar說(shuō)。“LG的目標(biāo)雄心勃勃,但我們得到了他們非常鼓舞人心的支持,并提供了有關(guān)想法或類比的反饋以供探索。那真是太讓人激動(dòng)了。”
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