“Stroj, ki uporablja razložljivo umetno inteligenco bi lahko medicinskemu osebju prihranil veliko časa, kar bi jim omogočilo, da se osredotočijo na interpretativno delo medicine namesto na ponavljajoče se naloge. Lahko bi videli več bolnikov in hkrati vsakemu pacientu namenili več svoje pozornosti,« pravi Paul Appleby, izvršni direktor Kinetica.
Zakaj je razložljiva umetna inteligenca pomembna?
Razložljiva umetna inteligenca je zaposlena za sprejemanje odločitev umetne inteligence, ki so razumljive in razumljive ljudem. … Z razložljivimi sistemi umetne inteligence lahko podjetja strankam natančno pokažejo, od kod prihajajo podatki in kako se uporabljajo, pri čemer izpolnjujejo te zakonske zahteve ter sčasoma gradijo zaupanje in zaupanje.
Kateri so primeri razložljivih načel AI?
Predlagana načela so:
- Pojasnilo: sistemi umetne inteligence morajo zagotoviti spremljajoče dokaze ali razloge za vse rezultate.
- Smiselno: sistemi morajo zagotavljati pojasnila, ki so razumljiva posameznim uporabnikom.
- Natančnost razlage: razlaga mora pravilno odražati sistemski proces za generiranje izhoda.
Kako deluje razložljiva umetna inteligenca?
Explainable AI (XAI) je nastajajoče področje v strojnem učenju, katerega cilj je obravnavati, kako se sprejemajo odločitve o črni skrinjici sistemov AI. To področje pregleduje in poskuša razumeti korake in modele, ki so vključeni v sprejemanje odločitev.
Kaj je mišljeno zrazložljiva AI?
Razložljiva umetna inteligenca (XAI) je niz procesov in metod, ki ljudem omogoča, da razumejo rezultate in rezultate, ki jih ustvarijo algoritmi strojnega učenja, in jim zaupajo. Razložljiva AI se uporablja za opis modela umetne inteligence, njegovega pričakovanega vpliva in potencialnih pristranskosti.
