व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (XAI) एक ऐसा क्षेत्र है, जो AI सिस्टम को अधिक पारदर्शी और समझने योग्य बनाने का प्रयास करता है। आज के समय में AI का उपयोग बढ़ता जा रहा है, लेकिन इसकी एक बड़ी समस्या यह है कि कई बार यह स्पष्ट नहीं होता कि AI किसी विशेष निर्णय तक कैसे पहुँचा। यह समस्या खासतौर पर चिकित्सा, वित्त, और न्यायिक क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हो जाती है, जहाँ AI के फैसलों का गहरा प्रभाव पड़ता है।

XAI का उद्देश्य उन तकनीकों को विकसित करना है, जो AI के निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्पष्ट कर सकें। पारंपरिक मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल अक्सर ब्लैक-बॉक्स की तरह होते हैं, जहाँ इनपुट और आउटपुट तो दिखाई देते हैं, लेकिन बीच की प्रक्रिया समझ में नहीं आती। XAI इस प्रक्रिया को पारदर्शी बनाने की कोशिश करता है।

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XAI की आवश्यकता:

1. भरोसेमंद AI: जब लोग यह समझ सकते हैं कि AI ने कोई निर्णय क्यों लिया, तो वे उस पर अधिक भरोसा कर सकते हैं।

2. न्यायसंगत और निष्पक्ष निर्णय: यदि AI के निर्णयों में पूर्वाग्रह (bias) है, तो XAI इसे पहचानकर सुधारने में मदद कर सकता है।

3. कानूनी और नैतिक जिम्मेदारी: कई क्षेत्रों में, नियामक संस्थाएँ यह सुनिश्चित करना चाहती हैं कि AI के निर्णय पारदर्शी हों और उचित कारणों पर आधारित हों।

4. बेहतर सुधार प्रक्रिया: यदि AI किसी गलत निर्णय पर पहुँचता है, तो XAI की मदद से यह समझा जा सकता है कि गलती कहाँ हुई और इसे कैसे ठीक किया जाए।

XAI कैसे काम करता है?

XAI के लिए कई तकनीकें विकसित की गई हैं, जो मुख्य रूप से दो तरीकों से काम करती हैं:

1. पोस्ट-हॉक व्याख्या (Post-hoc Explanation): यह तरीका पहले से बने AI मॉडल के आउटपुट की व्याख्या करने पर केंद्रित होता है। इसमें SHAP (Shapley Additive Explanations) और LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) जैसी तकनीकें शामिल हैं, जो यह बताने का प्रयास करती हैं कि AI ने कोई निर्णय क्यों लिया।

2. आंतरिक व्याख्या (Intrinsic Explainability): इस तकनीक में शुरू से ही AI मॉडल को इस तरह से डिजाइन किया जाता है कि वह अपने निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्पष्ट कर सके। उदाहरण के लिए, निर्णय वृक्ष (Decision Trees) और सरल सांख्यिकीय मॉडल।

XAI के उपयोग:

• चिकित्सा क्षेत्र: डॉक्टरों को यह समझने में मदद मिलती है कि AI किसी रोगी के लिए कोई विशेष निदान क्यों सुझा रहा है।

• वित्तीय सेवाएँ: बैंक यह जान सकते हैं कि किसी ग्राहक का लोन स्वीकृत या अस्वीकृत करने का कारण क्या था।

• न्यायिक प्रणाली: AI द्वारा दिए गए निर्णयों की पारदर्शिता सुनिश्चित करने के लिए।

• साइबर सुरक्षा: AI यह कैसे तय करता है कि कोई गतिविधि संदिग्ध है या नहीं, इसे स्पष्ट करने में मदद करता है।

XAI की मुख्य तकनीकें:

XAI को प्रभावी बनाने के लिए कई तकनीकें विकसित की गई हैं:

1. LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) – यह तकनीक किसी भी AI मॉडल के निर्णय को स्थानीय स्तर पर व्याख्या करने में मदद करती है।

2. SHAP (Shapley Additive Explanations) – यह विधि बताती है कि किसी विशेष इनपुट का AI के निर्णय पर कितना प्रभाव पड़ा।

3. Counterfactual Explanations – इसमें यह दिखाया जाता है कि यदि इनपुट में थोड़ा सा बदलाव होता, तो AI का निर्णय कैसे बदल सकता था।

4. Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) – यह विधि विशेष रूप से कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए उपयोगी है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि AI ने किसी इमेज के किस भाग को देखकर निर्णय लिया।

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