“Mašina, naudojanti paaiškinamą AI gali sutaupyti medicinos personalui daug laiko, todėl jie gali sutelkti dėmesį į interpretacinį medicinos darbą, o ne į pasikartojančią užduotį. Jie galėtų matyti daugiau pacientų ir tuo pačiu skirti daugiau dėmesio kiekvienam pacientui“, – sako Paulas Appleby, „Kinetica“generalinis direktorius.
Kodėl paaiškinamas AI svarbus?
Aiškinamasis AI yra įdarbintas, kad dirbtinio intelekto sprendimai būtų suprantami ir interpretuojami žmonėms. … Naudodamos aiškias dirbtinio intelekto sistemas, įmonės gali tiksliai parodyti klientams, iš kur gaunami duomenys ir kaip jie naudojami, atitikdamos šiuos reguliavimo reikalavimus ir laikui bėgant didindamos pasitikėjimą.
Kokie yra paaiškinamų AI principų pavyzdžiai?
Siūlomi principai:
- Paaiškinimas: AI sistemos turėtų pateikti visų rezultatų įrodymus arba priežastis.
- Prasminga: sistemos turi pateikti atskiriems naudotojams suprantamus paaiškinimus.
- Paaiškinimo tikslumas: paaiškinimas turi tinkamai atspindėti sistemos išvesties generavimo procesą.
Kaip veikia paaiškinamasis AI?
Aiškinamasis AI (XAI) yra nauja mašininio mokymosi sritis, kurios tikslas atsisakyti, kaip priimami sprendimai dėl dirbtinio intelekto sistemų juodosios dėžės. Šioje srityje tikrinami ir bandoma suprasti žingsnius bei modelius, susijusius su sprendimų priėmimu.
Ką reiškiapaaiškinamas AI?
Paaiškinamas dirbtinis intelektas (XAI) – tai procesų ir metodų rinkinys, leidžiantis naudotojams suprasti ir pasitikėti mašininio mokymosi algoritmų sukurtais rezultatais ir produkcija. Aiškinamasis AI naudojamas apibūdinti AI modelį, jo numatomą poveikį ir galimus paklaidas.