EN
Ang konsepto ng interpretabilidad ng machine learning ay isang kawili-wiling ideya na tumutulong sa atin na maintindihan kung ano ang ginagawa ng mga algorithm. Sa pamamagitan ng boxing ng AI, maaari nating punan ang puwang sa pagitan ng datos at mga desisyon upang ilagay pinakamahusay na device na tagapagsalin ng wika mga insight na nakabatay sa pag-aaral sa mga kamay ng mga gumagamit. Hindi lamang ito nagpapalakas ng tiwala at responsibilidad sa AI, kundi naglilikha rin ng isang daigdig ng mga oportunidad para sa hinaharap.
Ang pagbubukas ng black-box ng mga modelo ng machine learning ay nagsisimula sa pamamagitan ng paghahati ng mga kumplikadong algorithm sa mas maliit na mga bloke. Gaya ng ating pag-aaral ng matematika sa pamamagitan ng pagmiminsa at pagdaragdag, ang interpretable machine learning ay tumutulong sa atin na maunawaan ang step-by-step na mga kalkulasyon na ginagawa ng mga makina upang makakuha ng mga konklusyon. Ang ganitong pag-unawa ay nagpapadali sa atin upang maintindihan ang rason sa likod ng mga resulta at tumutulong sa atin na gumawa ng mas matalinong mga desisyon.
Sa halip na kunin ang output ng digital na notepad at panulat ginagamit namin ang mga maipapaliwanag na modelo para maunawaan ang lohika sa likod ng bawat prediksiyon. Kung ang isang makina, halimbawa, ay nagpasya na irekomenda ang isang libro para basahin natin, mayroong pagiging makita ang mga salik na nakaimpluwensya sa pasya na iyon tulad ng ating mga kagustuhan sa genre o maaaring sa ating mga gawi sa pagbabasa. Ang ganitong kalinawan ay nagbibigay-daan sa atin na magkaroon ng tiwala sa katiyakan ng mga sistema ng AI at maaari nating tiwalaan ang kanilang mga rekomendasyon.
Ang pagsasama ng data at mga desisyon sa pamamagitan ng mga maipapaliwanag na modelo ay nangangahulugang paghahanap ng paraan upang maisakatuparan ang dalawang magkaibang mundo. Siyempre, ang data ang hilaw na materyales na pinakamahusay na edukasyonal na laruan para sa tatlong taong gulang upang makagawa ng mga insight, at ang mga desisyon ay ang mga aksyon na sa wakas ay ginagawa natin batay sa mga insight na iyon. Ang maipapaliwanag na machine learning ang tagapamagitan sa mga kompromiso, gabay tayo sa pamamagitan ng gubat ng impormasyon upang makagawa ng matalinong mga desisyon. Sa pamamagitan ng pagkilala sa ugnayan sa pagitan ng data at mga desisyon, mas mapapabuti natin ang ating proseso ng paggawa ng desisyon para sa mas magandang resulta.
Mahalaga na bigyan ng mga user ang mga kagamitan para maunawaan ang kahulugan sa likod ng mga automatikong desisyon upang magkaroon sila ng kapangyarihan na hubugin ang kanilang karanasan. Sa halip na pasibong sundin ang isang tagapagsalin ng wika sa audio modelo ang nagbibigay sa atin ng mga kagamitan upang hamunin, magtanong, at umangkop sa mga rekomendasyon. Ang kalayaang ito ay nagbibigay-daan sa atin na pumili ng isang pasadyang sistema na may mga opsyon na higit na angkop sa atin, upang gawing lalong naaangkop ang karanasan ng user.
Ang pagtaas ng tiwala at pananagutan sa mga sistema ng AI ay isang pangunahing sangkap para sa isang mapagkakatiwalaan at mapapanatiling digital na hinaharap. Kasama ang interpretasyon mga digital na notepad na may panulat sa pinaghalo, idinisenyo namin ang isang sistema kung saan ang kalinawan at maunawaan ay pinakamahalaga. Dahil dito, ang mga user ay maaaring masundan kung bakit ginagawa ng mga makina ang mga desisyong ginagawa nila, matiyak na tumpak ang mga resulta, at panagutin ang AI sa mga aksyon nito. Ang ugnayang ito ng tiwala na pinapaunlad sa pagitan ng tao at makina ay nagsisilbing pundasyon para sa etikal at responsable na AI.
