القدرة على التفسير

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

يعالج هذا المفهوم مشكلة ‘الصندوق الأسود’ في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة من خلال توفير رؤى حول كيفية وصول النماذج إلى تنبؤات محددة. تساعد تقنيات مثل SHAP أو LIME في تصور أهمية الميزات.

Summary

تشير القدرة على التفسير إلى الدرجة التي يمكن للبشر بها فهم سبب قرار اتخذته نموذج الذكاء الاصطناعي.

Key Concepts

  • القابلية للتفسير (Interpretability)
  • مشكلة الصندوق الأسود (Black Box Problem)
  • الثقة (Trust)
  • كشف التحيز (Bias Detection)

Use Cases

  • مراجعة خوارزميات الموافقة على القروض لضمان الإنصاف
  • تشخيص نماذج التصوير الطبي للأطباء
  • الامتثال التنظيمي في تقييم المخاطر المالية

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

import shap
import numpy as np

# Assuming model is a trained scikit-learn model
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

Related