أداة عمل قابلة للتفسير
مجموعة الأدوات القابلة للتفسير (Explainable Toolkit)، والتي ترتبط غالبًا بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، هي مجموعة من المكتبات البرمجية والخوارزميات والمنهجيات المصممة لجعل قرارات وتنبؤات نماذج التعلم الآلي المعقدة مفهومة للمستخدمين البشريين. تتجاوز هذه الأدوات مجرد تقديم مخرجات؛ بل توفر التبرير وراء تلك المخرجات.
في الصناعات الخاضعة للتنظيم أو عندما تكون القرارات ذات مخاطر عالية (مثل الموافقات على القروض أو التشخيصات الطبية)، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي "الصندوق الأسود" غير مقبولة. توفر مجموعات الأدوات القابلة للتفسير مسارات التدقيق والتبريرات اللازمة. إنها تبني الثقة مع المستخدمين النهائيين والجهات التنظيمية وأصحاب المصلحة من خلال تقديم وضوح للعمليات المؤتمتة.
تعمل مجموعات الأدوات هذه بشكل عام بطريقتين: جوهريًا (intrinsically) أو بأثر رجعي (post-hoc). تتضمن الطرق الجوهرية بناء نماذج شفافة بطبيعتها (مثل أشجار القرار). أما الطرق بأثر رجعي فهي أكثر شيوعًا للنماذج المعقدة (مثل الشبكات العصبية العميقة) وتتضمن تطبيق تقنيات خارجية لاستقصاء النموذج بعد تدريبه. تشمل التقنيات SHAP (SHapley Additive exPlanations) و LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations).
تصحيح أخطاء النماذج، كشف التحيز، حوكمة الذكاء الاصطناعي، أهمية الميزات، متانة النموذج
