Появляющееся, а не Имманентное: Новый взгляд на Объяснимый ИИ

Автор: Денис Аветисян

Статья предлагает переосмыслить принципы Объяснимого Искусственного Интеллекта, рассматривая интерпретируемость не как раскрытие внутренней структуры модели, а как результат совместного творения человека и машины.

Исследование предлагает прочитать Объяснимый ИИ через призму агенциального реализма и материально-дискурсивных практик, подчеркивая эмерджентный характер интерпретируемости.

Несмотря на растущий интерес к объяснимому искусственному интеллекту (XAI), часто упускается из виду онто-эпистемологическая основа, лежащая в основе методов интерпретации. В статье ‘Emergent, not Immanent: A Baradian Reading of Explainable AI’ предложен альтернативный подход к XAI, основанный на теории агенциального реализма Бард, рассматривающий интерпретируемость не как раскрытие внутренней структуры модели, а как материально-дискурсивный процесс, возникающий из сложного взаимодействия человека, модели и контекста. Данный подход позволяет переосмыслить интерпретацию как результат запутанности различных акторов, а не просто извлечение предопределённой информации. Каким образом такое понимание интерпретируемости может привести к созданию более этичных и эффективных интерфейсов XAI, способных поддерживать динамичное и контекстно-зависимое понимание?

Иллюзия Представления: Кризис Основополагающих Принципов

Традиционные подходы в искусственном интеллекте часто основываются на принципах репрезентационизма, предполагающих чёткое разграничение между моделью и реальностью. Эта концепция, хотя и кажется интуитивно понятной, приводит к созданию хрупких и непрозрачных систем. В основе лежит предположение, что мир можно точно «представить» в виде символов или данных, которые затем обрабатываются алгоритмами. Однако, такая упрощенная модель игнорирует сложность и контекстуальность реального мира, что проявляется в неспособности системы адекватно реагировать на незнакомые или неоднозначные ситуации. В результате, алгоритмы, разработанные на основе репрезентационизма, часто демонстрируют низкую устойчивость к изменениям входных данных и требуют огромного количества размеченных данных для обучения, что делает их применение в реальных условиях проблематичным и ограничивает возможности генерализации.

Традиционные подходы к искусственному интеллекту часто сталкиваются с трудностями при обработке неоднозначности и контекста, что существенно ограничивает их способность к подлинному пониманию и надежной обобщающей способности. Отсутствие учета нюансов и взаимосвязей в данных приводит к тому, что модели испытывают затруднения при интерпретации информации в нестандартных ситуациях или при столкновении с неполными данными. В результате, системы оказываются хрупкими и склонными к ошибкам при выходе за пределы узко определенных сценариев, что препятствует созданию действительно интеллектуальных и адаптивных систем. Подобная неспособность к контекстуализации не позволяет машинам эффективно взаимодействовать с реальным миром, где информация редко бывает однозначной и всегда тесно связана с окружающими условиями.

Стремление к созданию объяснимого искусственного интеллекта (XAI) наглядно демонстрирует ограниченность чисто репрезентационных моделей в процессе моделирования сложных процессов принятия решений. Традиционные подходы, основанные на четком разделении между моделью и реальностью, зачастую не способны адекватно отразить нюансы и контекстуальную зависимость, присущие реальным задачам. В результате, модели оказываются хрупкими, непрозрачными и испытывают затруднения при обобщении полученных знаний на новые, незнакомые ситуации. Неспособность объяснить логику своих действий подрывает доверие к таким системам и ограничивает их применение в критически важных областях, где требуется не только результат, но и понимание принципов, лежащих в его основе.

Предлагаемая работа указывает на необходимость фундаментального пересмотра подхода к искусственному интеллекту, смещая акцент с простого представления знаний на понимание процессов их возникновения. Вместо того чтобы стремиться к созданию точных, но хрупких моделей, отражающих реальность, авторы предлагают новую онто-эпистемологическую рамку, исследующую, как знания формируются и эволюционируют в динамичных системах. Данный подход предполагает, что истинное понимание не заключается в статичном отображении информации, а в способности системы к адаптации, обучению и генерации новых знаний на основе взаимодействия с окружающей средой. Рамка, предложенная в статье, призвана обеспечить более гибкие, устойчивые и прозрачные системы ИИ, способные эффективно функционировать в условиях неопределенности и изменчивости.

За пределами Представления: Признание Взаимосвязанности

Агенциальный реализм представляет собой альтернативу репрезентационализму, утверждая, что знание возникает не из отражения заранее существующих сущностей, а посредством динамических взаимодействий. В рамках данной парадигмы, знание не рассматривается как статичное представление реальности, а как процесс, формирующийся в результате материальных и дискурсивных отношений между различными агентами. Это означает, что “знание” не является свойством отдельного субъекта или объекта, а является результатом их взаимосвязанной активности. Вместо поиска соответствия между представлением и реальностью, агенциальный реализм фокусируется на анализе паттернов взаимодействия, которые и конституируют знание как таковое.

В рамках аге́нтного реали́зма, дифракция выступает в роли эпистемического подхода, акцентирующего внимание на значимости паттернов различий и интерференции в процессе формирования знания. В отличие от традиционных подходов, сосредоточенных на установлении соответствия между представлением и реальностью, дифракция смещает фокус с вопроса “что́ известно” на исследование “как происходит познание”. Этот подход рассматривает знания не как отражение предопределённых сущностей, а как результат динамических взаимодействий и возникающих различий, где паттерны интерференции раскрывают способы конституирования знания через сложные отношения между различными агентами и материальными условиями.

Предлагаемый подход к объяснимому ИИ (XAI) смещает акцент с обнаружения скрытых внутренних представлений модели на отслеживание реляционных паттернов. Вместо попыток «раскрыть» то, что уже «существует» внутри модели, интерпретируемость рассматривается как возникающий процесс, обусловленный взаимодействием различных агентов и материально-дискурсивными практиками. Это означает, что объяснения формируются не путем извлечения статических структур, а путем анализа динамических отношений между входными данными, процессами модели и интерпретирующими субъектами. Такой подход позволяет оценивать не столько «что» знает модель, сколько «как» происходит процесс познания и формирования объяснений.

Предлагаемый подход к интерпретируемому искусственному интеллекту (XAI) предполагает отход от концепции раскрытия предопределенных внутренних структур модели. Вместо этого, интерпретируемость рассматривается как эмерджентное, материально-дискурсивное представление, формируемое в результате взаимодействия различных агентов. Это означает, что понимание работы модели не является результатом «взгляда внутрь», а возникает в процессе ее взаимодействия с внешними наблюдателями и системами, где интерпретация является результатом совместной конституции, а не просто отражением внутренней логики модели. Таким образом, акцент смещается с поиска «скрытых представлений» на анализ динамических паттернов, возникающих в процессе взаимодействия и конституирующих понимание.

Прослеживание Реляционных Паттернов: Атрибуция Признаков в Действии

Методы атрибуции признаков, такие как карты сальенсности (Saliency Maps), значения SHAP и LIME, направлены на выявление наиболее влиятельных входных признаков, определяющих предсказания модели. Эти методы оценивают вклад каждого признака в итоговый результат, позволяя понять, какие элементы входных данных оказывают наибольшее влияние на принятое моделью решение. В частности, карты сальенсности визуализируют, какие области входного изображения (в случае компьютерного зрения) или элементы входного вектора (для табличных данных) оказывают наибольшее влияние на выход модели. Значения SHAP (SHapley Additive exPlanations) используют концепции теории игр для оценки вклада каждого признака, а LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) аппроксимирует поведение модели локально, чтобы объяснить конкретное предсказание на основе наиболее важных признаков.

Метод Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) представляет собой технику генерации карт внимания (saliency maps), позволяющую визуализировать области изображения, наиболее значимые для принятия решения моделью. В основе метода лежит вычисление градиента выходной функции относительно признаков на последнем сверточном слое. Эти градиенты затем используются как веса для агрегирования карт признаков, что позволяет получить карту тепловой активности, выделяющую области изображения, которые сильнее всего влияют на предсказание. Таким образом, Grad-CAM обеспечивает интерпретируемость модели, показывая, какие части входного изображения активируют определенные нейроны и, следовательно, способствуют конкретному классу или предсказанию.

Методы атрибуции признаков, такие как карты заметности, значения SHAP и LIME, не просто выявляют наиболее влиятельные входные признаки. Их основная задача — проследить реляционные пути, по которым информация распространяется внутри модели. Анализ атрибуции признаков позволяет понять, как взаимодействие между признаками формирует итоговый прогноз, а не только определить, какие признаки имеют наибольший вес. Это подразумевает выявление последовательности операций и зависимостей внутри модели, что дает возможность оценить, как изменения в одном признаке влияют на другие и, как следствие, на итоговый результат. Таким образом, атрибуция признаков предоставляет информацию о внутренней логике работы модели и её способности к обобщению.

Эффективность методов атрибуции признаков, таких как карты внимания, значения SHAP и LIME, напрямую зависит от понимания базовых предположений о функционировании используемых моделей машинного обучения. Эти методы не просто выявляют наиболее влиятельные признаки; их точность зависит от корректной интерпретации того, как взаимосвязи между признаками формируют окончательный прогноз. Например, линейные модели предполагают аддитивность эффектов признаков, в то время как нелинейные модели требуют учета взаимодействий между ними. Несоответствие между предположениями, заложенными в метод атрибуции, и реальным поведением модели может привести к неверной интерпретации результатов и ошибочным выводам о влиянии конкретных признаков на предсказания.

Интерактивное Исследование и Этическая Ответственность

Интерактивные системы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) предоставляют пользователям возможность не просто получать объяснения, но и активно взаимодействовать с ними, манипулируя входными данными или параметрами модели для наблюдения изменений в объяснениях. Такой подход существенно отличается от традиционных методов, где объяснения представляются как статичные отчеты. Вместо этого, пользователи могут исследовать причинно-следственные связи, выявлять факторы, влияющие на решения модели, и глубже понимать её поведение. Благодаря этому, интерактивность способствует более интуитивному и динамичному освоению принципов работы искусственного интеллекта, позволяя пользователям самостоятельно формировать представление о логике принятия решений и повышая доверие к этим системам. Вместо пассивного восприятия объяснений, пользователи становятся активными участниками процесса познания, что открывает новые возможности для обучения, отладки и улучшения моделей.

Современные методы, такие как генерация музыки из текста, наглядно демонстрируют возможности интерактивного объяснимого искусственного интеллекта (XAI) в творческих областях. Эти инструменты позволяют пользователям не просто получать объяснения работы алгоритмов, но и активно участвовать в процессе создания контента. Вместо пассивного восприятия результатов, человек становится соавтором, направляя и корректируя работу ИИ посредством текстовых запросов и обратной связи. Такой подход не только расширяет творческие возможности, но и способствует более глубокому пониманию принципов работы искусственного интеллекта, делая его более доступным и понятным для широкой аудитории. В результате, взаимодействие с ИИ становится не просто использованием технологии, а совместным творческим процессом, открывающим новые горизонты для искусства и инноваций.

Принципы «шовного дизайна» всё активнее внедряются в интерактивные интерфейсы объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Вместо стремления к бесшовной иллюзии полного понимания, такой подход намеренно подчёркивает неясности и разрывы в объяснениях, стимулируя пользователя к более глубокому исследованию. Предполагается, что осознание границ возможностей модели и проявление её «незнания» не снижает доверие, а, напротив, способствует критическому осмыслению и более ответственному взаимодействию. Акцентирование этих «швов» в логике работы алгоритма побуждает пользователя задавать вопросы, экспериментировать с параметрами и самостоятельно выявлять закономерности, что в конечном итоге приводит к более интуитивному и осмысленному пониманию поведения искусственного интеллекта.

Разработка и внедрение объяснимого искусственного интеллекта (XAI) требует осознанного этического подхода, учитывающего потенциальные общественные последствия этих технологий. Необходимо тщательно анализировать возможные предвзятости в алгоритмах и данных, чтобы избежать усиления существующих социальных неравенств или создания новых форм дискриминации. Прозрачность и понятность объяснений важны не только для доверия к системам ИИ, но и для обеспечения справедливости и ответственности в принятии решений, особенно в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и правосудие. Игнорирование этических аспектов может привести к нежелательным последствиям, включая потерю доверия общества, нарушение прав человека и подрыв демократических ценностей. Поэтому, этическая ответственность должна быть интегрирована во все этапы разработки и внедрения XAI, начиная с проектирования и заканчивая мониторингом и оценкой.

К Механистическому Пониманию и Рефлексивной Практике

Механическая интерпретируемость представляет собой долгосрочную исследовательскую программу, направленную на раскрытие внутренних алгоритмов и структур, реализованных в нейронных сетях. В отличие от традиционных подходов, которые сосредотачиваются на анализе входных и выходных данных, эта область стремится к детальному пониманию того, как нейронная сеть выполняет вычисления. Исследователи в этой сфере рассматривают нейронные сети как сложные системы, состоящие из отдельных компонентов, и пытаются определить функции и взаимосвязи между этими компонентами. Цель состоит не просто в предсказании поведения сети, а в создании “белого ящика”, где каждый элемент и его роль полностью понятны. Такое глубокое понимание позволит не только улучшить производительность существующих моделей, но и создавать принципиально новые архитектуры, основанные на более эффективных и прозрачных алгоритмах. Это представляет собой сложную задачу, требующую разработки новых инструментов и методов анализа, но потенциальные выгоды для развития искусственного интеллекта огромны.

Две ключевые эпистемологические позиции — рефрактивная и рефлексивная — предлагают различные взгляды на роль инструментов объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Рефрактивная эпистемология предполагает, что эти инструменты просто раскрывают уже существующие структуры внутри нейронной сети, подобно преломлению света, позволяя увидеть скрытое. В отличие от неё, рефлексивная эпистемология признает, что любое объяснение является неизбежной аппроксимацией, своего рода отражением, которое не может быть абсолютно полным или точным. Обе эти перспективы ценны: рефрактивный подход помогает понять, что сеть “знала” изначально, а рефлексивный — осознать границы и потенциальные искажения, присущие процессу интерпретации.

Принятие рефлексивной эпистемологической позиции представляется критически важным для предотвращения излишней уверенности в объяснениях, предоставляемых инструментами искусственного интеллекта (XAI), и осознания их присущих ограничений. Исследования показывают, что склонность полагаться на кажущуюся прозрачность алгоритмов без учета их упрощающей природы может привести к ошибочным выводам и неверным решениям. Рефлексивный подход предполагает постоянную критическую оценку объяснений XAI, признание их как моделей, а не точных отражений внутренней работы системы, и осознание того, что любое объяснение является лишь приближением к реальности. Такой подход позволяет избежать ложного чувства понимания и способствует более ответственному использованию технологий искусственного интеллекта, где интерпретируемость рассматривается не как абсолютная истина, а как полезный, но несовершенный инструмент.

Данная работа представляет собой значительный шаг вперед в понимании интерпретируемости нейронных сетей, предлагая новую онто-эпистемологическую рамку, основанную на реализме агентов. В отличие от традиционных подходов, рассматривающих интерпретируемость как раскрытие уже существующей внутренней структуры сети, предложенный подход акцентирует внимание на активном взаимодействии между исследователем и сетью. Реализм агентов предполагает, что понимание возникает не пассивно, а формируется в процессе активного исследования и моделирования. Это означает, что интерпретации не являются простым отражением “истинной” структуры сети, а представляют собой конструктивные описания, возникающие в результате специфических исследовательских практик и используемых инструментов. Предлагаемый подход, таким образом, смещает фокус с поиска “истинной” интерпретации на понимание того, как различные интерпретации конструируются и для чего они используются, открывая новые перспективы для развития осмысленных и полезных методов объяснимого искусственного интеллекта.

Исследование подчеркивает, что интерпретируемость в контексте Explainable AI (XAI) не является раскрытием заранее существующей структуры модели, а скорее возникает как материально-дискурсивное исполнение. Этот процесс созидается взаимодействием переплетенных человеческих и нечеловеческих акторов. В этом ключе, замечательно перекликается мысль Блеза Паскаля: «Человек — это тростник, самый слабый в природе, но это тростник, который думает». Подобно тому, как тростник кажется хрупким, но способен к мышлению, интерпретируемость возникает из сложного взаимодействия элементов, формируя новое понимание, а не просто раскрывая старое. Осознание этой взаимосвязанности и динамичности является ключевым для создания действительно объяснимого искусственного интеллекта, который учитывает не только структуру, но и поведение системы.

Куда двигаться дальше?

Предложенный анализ, опираясь на концепции агентного реализма, указывает на необходимость пересмотра самого понятия «интерпретируемость» в контексте объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Вместо поиска некой имманентной структуры внутри модели, акцент смещается на материально-дискурсивные практики, формирующие её проявление. Однако, остается открытым вопрос о критериях оценки этих «эмерджентных» объяснений. Как отличить действительно полезную дифракцию от случайного шума, если сама «истина» является результатом сложного переплетения человеческих и нечеловеческих агентов?

Дальнейшие исследования должны сосредоточиться на прослеживании этих самых «связей» — не просто как технических артефактов, но как онто-эпистемологических узлов. Понимание того, как эти переплетения влияют на принятие решений, а не просто констатация их наличия, представляется ключевой задачей. При этом, необходимо признать, что каждая новая «зависимость» — каждое новое объяснение — несет в себе скрытую цену свободы, сужая поле возможных интерпретаций.

В конечном счете, будущее XAI, вероятно, лежит в отказе от линейных моделей объяснения и принятии сложности и неоднозначности, присущих любой динамической системе. Иллюзия «чистого» знания, не отягощенного материальными и дискурсивными условиями его производства, должна уступить место более скромному и реалистичному пониманию роли интерпретации в мире, где структура определяет поведение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15029.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-22 07:41

🚀 Квантовые новости