14341

توضيح پذيري در يادگيري تقويتي و هوش مصنوعي رويكردها، چالش‌ها و پيشرفت‌هاي اخير

1402

سعيد شمقدري

در دهه‌هاي اخير، هوش مصنوعي و يادگيري تقويتي (RL) به دليل كارايي بالا و قابليت‌هاي نوآورانه خود در زمينه‌هاي مختلف از قبيل پزشكي، مالي، و خودروهاي خودران به‌سرعت رشد كرده‌اند. با اين وجود، پيچيدگي و عدم شفافيت در فرآيندهاي تصميم‌گيري اين مدل‌ها، كاربران و محققان را با چالش‌هايي از جمله عدم توانايي در درك و توضيح رفتار مدل مواجه ساخته است. بنابراين، نياز به هوش مصنوعي قابل توضيح (XAI) و يادگيري تقويتي توضيح‌پذير (XRL) براي ايجاد اعتماد، افزايش پذيرش، و رفع نگراني‌هاي اخلاقي بسيار احساس مي‌شود. اين پژوهش با بررسي روش‌ها، چالش‌ها و پيشرفت‌هاي اخير در زمينه توضيح‌پذيري يادگيري تقويتي (XRL) تلاش دارد تا ديدگاهي جامع از روش‌هاي قابل توضيح ارائه دهد. اين روش‌ها شامل استفاده از مدل‌هاي جعبه‌سفيد و جعبه‌سياه، تكنيك‌هاي پساتوضيحي و درون‌مدلي، و مدل‌هاي علي مي‌باشند كه هر يك به شكلي خاص تلاش دارند تا فرآيندهاي تصميم‌گيري مدل‌هاي يادگيري تقويتي را قابل فهم كنند. همچنين، كاربرد ابزارهاي مختلف مانند TensorFlow و OpenAI Gym و معيارهاي ارزيابي توضيح‌پذيري به منظور سنجش كارايي و دقت مدل‌ها معرفي شده است. با استفاده از روش‌هاي توضيح‌پذيري در RL، اين مطالعه به تحليل دقيق چالش‌هايي مانند تعارض بين دقت و توضيح‌پذيري، محدوديت‌هاي عملياتي و اخلاقي، و موانع پذيرش كاربران پرداخته و روش‌هايي براي تفسير تصميم‌گيري مدل‌هاي يادگيري تقويتي در محيط‌هاي پيچيده پيشنهاد مي‌دهد. به‌طور كلي، اين پژوهش بر اهميت توضيح‌پذيري در يادگيري تقويتي تاكيد مي‌كند و راهكارهايي براي بهبود تعامل بين انسان و ماشين ارائه مي‌دهد تا هوش مصنوعي به ابزار قابل اعتمادتر و شفاف‌تري تبديل شود.

11/13/2024 12:00:00 AM

85351

1403/09/21

Explainability in Reinforcement Learning and Artificial Intelligence: Approaches, Challenges, and Recent Advances

،هوش مصنوعي قابل توضيح، يادگيري تقويتي توضيح‌پذير، مدل‌هاي جعبه‌سفيد، مدل‌هاي جعبه‌سياه، شفافيت در هوش مصنوعي، توضيح‌پذيري در هوش مصنوعي

Explainable Artificial Intelligence (XAI), Explainable Reinforcement Learning, White-box Models, Black-box Models, Transparency in Artificial Intelligence, Ethical Challenges, Explainability in Artificial Intelligence