التقدم في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: سد الفجوة بين تعقيد النموذج وقابلية التفسير

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI, XAI) هو فرع دراسات يسعى لفهم وتقديم تفسير لاستراتيجيات اتخاذ القرار التي تعتمدها أنظمة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي حيال البيانات وتعزيز دقة القرارات والنماذج التي تنتجها هذه الأساليب. يهدف XAI إلى توفير مزيد من الشفافية والمعرفة حول كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي داخليًا، وذلك لفهم الهياكل التي قد تساعد في تعزيز التوافق واعتماد هذه الأنظمة في المؤسسات. يستخدم XAI مجموعة من الأساليب والتقنيات، بما في ذلك مجموعات القواعد، أنظمة المنطق الكلي، المقاييس الكمية، والتصورات، لشرح قرارات ونماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. من خلال قابلية التفسير، يمكن للمستخدمين فهم كيفية وصول آلة أو خوارزمية الذكاء الاصطناعي إلى قرارها، وما المتغيرات التي استُخدمت لإنتاج تلك النتيجة، وكيف يمكن أن يتأثر القرار بالبيانات الجديدة أو الموسعة.