„Stroj využívající vysvětlitelnou umělou inteligenci by mohl zdravotnickému personálu ušetřit spoustu času a umožnil by mu soustředit se na interpretační práci medicíny místo na opakující se úkoly. Mohli vidět více pacientů a zároveň věnovat každému pacientovi více své pozornosti,“říká Paul Appleby, CEO společnosti Kinetica.
Proč je vysvětlitelná umělá inteligence důležitá?
Vysvětlitelná umělá inteligence je zaměstnána k tomu, aby rozhodnutí AI byla pro lidi srozumitelná a interpretovatelná. … S vysvětlitelnými systémy umělé inteligence mohou společnosti zákazníkům přesně ukázat, odkud data pocházejí a jak se používají, čímž splňují tyto regulační požadavky a v průběhu času budují důvěru a důvěru.
Jaké jsou příklady vysvětlitelných principů umělé inteligence?
Navrhované zásady jsou:
- Vysvětlení: Systémy umělé inteligence by měly poskytovat doprovodné důkazy nebo důvody pro všechny výstupy.
- Smysluplné: Systémy by měly poskytovat vysvětlení, která jsou srozumitelná jednotlivým uživatelům.
- Přesnost vysvětlení: Vysvětlení by mělo správně odrážet systémový proces generování výstupu.
Jak funguje vysvětlitelná umělá inteligence?
Vysvětlitelná umělá inteligence (XAI) je nově se rozvíjející obor strojového učení, jehož cílem je řešit, jak se v systémech umělé inteligence rozhodují o černých skříňkách. Tato oblast kontroluje a snaží se porozumět krokům a modelům zapojených do rozhodování.
Co je myšlenovysvětlitelná umělá inteligence?
Vysvětlitelná umělá inteligence (XAI) je soubor procesů a metod, které umožňují lidským uživatelům porozumět výsledkům a výstupům vytvořeným algoritmy strojového učení a důvěřovat jim. Vysvětlitelná umělá inteligence se používá k popisu modelu umělé inteligence, jeho očekávaného dopadu a potenciálních zkreslení.
