„Maszyna wykorzystująca wytłumaczalną sztuczną inteligencję może zaoszczędzić personelowi medycznemu dużo czasu, pozwalając mu skupić się na interpretacji pracy medycznej zamiast na powtarzalnym zadaniu. Mogli zobaczyć więcej pacjentów, a jednocześnie poświęcić każdemu pacjentowi więcej uwagi”- mówi Paul Appleby, dyrektor generalny Kinetica.
Dlaczego wytłumaczalna sztuczna inteligencja jest ważna?
Wyjaśniona sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do podejmowania decyzji związanych ze sztuczną inteligencją, zarówno zrozumiałych, jak i możliwych do zinterpretowania przez ludzi. … Dzięki zrozumiałym systemom sztucznej inteligencji firmy mogą dokładnie pokazać klientom, skąd pochodzą dane i w jaki sposób są wykorzystywane, spełniając te wymogi regulacyjne i budując z czasem zaufanie.
Jakie są przykłady możliwych do wyjaśnienia zasad sztucznej inteligencji?
Proponowane zasady to:
- Wyjaśnienie: Systemy sztucznej inteligencji powinny dostarczać towarzyszące dowody lub powody dla wszystkich wyników.
- Znaczące: Systemy powinny dostarczać wyjaśnień, które są zrozumiałe dla poszczególnych użytkowników.
- Dokładność wyjaśnienia: Wyjaśnienie powinno poprawnie odzwierciedlać proces systemu generowania danych wyjściowych.
Jak działa sztuczna inteligencja, którą można wyjaśnić?
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to rozwijająca się dziedzina uczenia maszynowego, która ma na celu zajęcie się sposobem podejmowania czarnych skrzynek w systemach AI. Ten obszar sprawdza i próbuje zrozumieć kroki i modele związane z podejmowaniem decyzji.
Co to znaczywytłumaczalna sztuczna inteligencja?
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to zestaw procesów i metod, które pozwalają użytkownikom zrozumieć i zaufać wynikom i wynikom stworzonym przez algorytmy uczenia maszynowego. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja jest używana do opisania modelu sztucznej inteligencji, jego oczekiwanego wpływu i potencjalnych błędów.
