«Ένα μηχάνημα που χρησιμοποιεί εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να εξοικονομήσει πολύ χρόνο στο ιατρικό προσωπικό, επιτρέποντάς του να επικεντρωθεί στην ερμηνευτική εργασία της ιατρικής αντί σε μια επαναλαμβανόμενη εργασία. Θα μπορούσαν να δουν περισσότερους ασθενείς και ταυτόχρονα να δώσουν σε κάθε ασθενή περισσότερη προσοχή», λέει ο Paul Appleby, Διευθύνων Σύμβουλος της Kinetica.
Γιατί είναι σημαντική η εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη;
Η
Εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη λήψη αποφάσεων τεχνητής νοημοσύνης κατανοητές και ερμηνεύσιμες από τον άνθρωπο. … Με εξηγήσιμα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες μπορούν να δείξουν στους πελάτες ακριβώς από πού προέρχονται τα δεδομένα και πώς χρησιμοποιούνται, ικανοποιώντας αυτές τις κανονιστικές απαιτήσεις και χτίζοντας εμπιστοσύνη και εμπιστοσύνη με την πάροδο του χρόνου.
Τι είναι παραδείγματα εξηγήσιμων αρχών τεχνητής νοημοσύνης;
Οι προτεινόμενες αρχές είναι:
- Επεξήγηση: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να παρέχουν συνοδευτικά στοιχεία ή λόγους για όλα τα αποτελέσματα.
- Σημαντικό: Τα συστήματα πρέπει να παρέχουν εξηγήσεις που είναι κατανοητές σε μεμονωμένους χρήστες.
- Εξήγηση Ακρίβεια: Η επεξήγηση πρέπει να αντικατοπτρίζει σωστά τη διαδικασία του συστήματος για τη δημιουργία της εξόδου.
Πώς λειτουργεί η εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη;
Το
Εξηγήσιμο AI (XAI) είναι ένας αναδυόμενος τομέας στη μηχανική μάθηση που στοχεύει να εξετάσει τον τρόπο με τον οποίο λαμβάνονται οι αποφάσεις μαύρου κουτιού των συστημάτων AI. Αυτή η περιοχή επιθεωρεί και προσπαθεί να κατανοήσει τα βήματα και τα μοντέλα που εμπλέκονται στη λήψη αποφάσεων.
Τι σημαίνειεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη;
Εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη (XAI) είναι ένα σύνολο διαδικασιών και μεθόδων που επιτρέπει στους ανθρώπινους χρήστες να κατανοούν και να εμπιστεύονται τα αποτελέσματα και τα αποτελέσματα που δημιουργούνται από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Το εξηγήσιμο AI χρησιμοποιείται για να περιγράψει ένα μοντέλο AI, τον αναμενόμενο αντίκτυπό του και τις πιθανές προκαταλήψεις.
