AI와 그래프 기술: AI 설명가능성

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이번 주에는 AI에 관한 5부작 시리즈의 마지막 블로그에 왔어요. 이번 시리즈에서는 Graph Database 기술이 AI가 결정을 내리는 방식에 투명성을 제공하는 방법에 대해 집중적으로 알아볼 거예요. 이 영역을 AI 설명 가능성이라고 부르죠.

AI 도입의 어려움 중 하나는 AI 솔루션이 어떻게 특정 결정을 내렸는지 이해하기 어렵다는 점이에요. AI 설명 가능성 분야는 아직 발전하고 있지만, 상당한 연구 결과에 따르면 그래프를 사용하면 AI 예측을 더 쉽게 추적하고 설명할 수 있다고 해요.

의료, 신용 위험 평가, 형사 사법 등 많은 산업 분야에서 AI가 결정을 내리는 방법과 이유를 설명할 수 있어야 하기 때문에, 이러한 능력은 AI가 장기적으로 도입되는 데 매우 중요해요. 그래프가 신뢰성을 높이기 위한 맥락을 추가할 수 있는 부분이죠.

잘못된 답을 제공하는 Machine Learning과 Deep Learning의 예는 정말 많아요.

예를 들어, 분류기가 개를 늑대로 분류하는 것처럼 잘못된 분류로 이어지는 연관성을 만들 수도 있죠. AI 솔루션이 왜 그런 결정을 내리게 되었는지 이해하는 건 때로는 정말 어려운 문제예요.

우리가 던지는 질문 유형과 관련된 설명 가능성에는 세 가지 범주가 있어요.

설명 가능한 데이터는 모델을 훈련하는 데 어떤 데이터가 사용되었고, 그 이유를 아는 것을 의미해요. 불행히도 생각보다 간단하지 않죠. 대규모 클라우드 서비스 제공업체나 Facebook처럼 엄청난 양의 데이터를 가진 회사는 알고리즘에 정보를 제공하기 위해 정확히 어떤 데이터가 사용됐는지 파악하기가 어렵거든요.

그래프는 데이터 계보를 사용해서 설명 가능한 데이터 문제를 아주 쉽게 해결할 수 있어요. 오늘날 대부분의 주요 금융 기관에서 사용하는 방법이기도 하죠. 데이터를 그래프로 저장해야 하지만, 데이터가 어떻게 변경되었는지, 어디에 사용되는지, 누가 어떤 데이터를 사용했는지 추적하는 기능을 제공하거든요.

상당한 잠재력을 가진 또 다른 분야는 설명 가능한 예측에 대한 연구예요. 특정 예측에 어떤 기능과 가중치가 사용되었는지 알고 싶어하는 거죠. 보다 설명 가능한 예측을 위해 그래프를 사용하는 방법에 대한 활발한 연구가 진행 중이에요.

예를 들어, Neural Network의 Node를 레이블이 지정된 Knowledge Graph에 연결하면 Neural Network가 Node를 사용할 때 Knowledge Graph에서 모든 Node 관련 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있어요. 이를 통해 활성화된 Node를 탐색하고 주변 데이터로부터 설명을 추론할 수 있죠.

마지막으로, 설명 가능한 알고리즘은 어떤 개별 레이어와 임계값이 예측으로 이어지는지 이해할 수 있게 해줘요. 이 분야의 솔루션을 개발하려면 수년이 걸리겠지만, 가중치 선형 관계를 사용하여 그래프에 텐서를 구성하는 것을 포함하는 유망한 연구가 있어요. 초기 징후는 각 계층에서 설명과 계수를 결정할 수 있음을 나타내고 있죠.

결론

5부로 구성된 이 블로그 시리즈에서는 그래프가 인공 지능에 컨텍스트를 추가하는 네 가지 방법을 살펴봤어요. 결정의 맥락 (Knowledge Graph를 통해), 효율성을 위한 맥락 (그래프 가속 ML을 사용하면), 정확성을 위한 맥락 (연결된 특징 추출을 사용하여), 마지막으로 신뢰성에 대한 맥락 (AI 설명 가능성으로)이죠.

AI와 Machine Learning은 큰 잠재력을 가지고 있어요. 그래프는 그 잠재력을 열어주죠. 그래프 기술은 AI를 보다 광범위하게 적용할 수 있는 컨텍스트와 연결을 통합하기 때문이에요.

AI 솔루션을 구축하는 경우, 상황에 맞는 기능을 제공하려면 그래프 기술이 필요해요. Neo4j 그래프 플랫폼은 지능형 애플리케이션을 더 빠르게 구축하여 새로운 시장을 찾고, 고객을 만족시키고, 결과를 개선하고, 가장 시급한 비즈니스 과제를 해결할 수 있도록 도와줄 거예요.

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