“Stroj koji koristi objašnjivu AI mogao bi medicinskom osoblju uštedjeti mnogo vremena, dopuštajući im da se usredotoče na interpretativni rad medicine umjesto na zadatak koji se ponavlja. Mogli su vidjeti više pacijenata, a u isto vrijeme svakom pacijentu posvetiti više svoje pažnje,” kaže Paul Appleby, izvršni direktor Kinetice.
Zašto je objašnjiva AI važna?
Objašnjiva umjetna inteligencija zaposlena je kako bi AI odluke bile razumljive i razumljive ljudima. … Uz objašnjive AI sustave, tvrtke mogu korisnicima pokazati odakle točno dolaze podaci i kako se koriste, ispunjavajući ove regulatorne zahtjeve i izgrađujući povjerenje i povjerenje tijekom vremena.
Koji su primjeri objašnjivih AI principa?
Predložena načela su:
- Objašnjenje: AI sustavi trebaju dostaviti popratne dokaze ili razloge za sve rezultate.
- Smisleno: sustavi trebaju pružiti objašnjenja koja su razumljiva pojedinačnim korisnicima.
- Točnost objašnjenja: Objašnjenje treba ispravno odražavati proces sustava za generiranje izlaza.
Kako objašnjiva AI funkcionira?
Objašnjiva AI (XAI) novo je područje u strojnom učenju koje ima za cilj riješiti način na koji se donose odluke crne kutije AI sustava. Ovo područje provjerava i pokušava razumjeti korake i modele uključene u donošenje odluka.
Što se podrazumijeva podobjašnjiva AI?
Objašnjiva umjetna inteligencija (XAI) skup je procesa i metoda koji omogućuju ljudskim korisnicima da shvate i povjeruju rezultate i izlaz stvorene algoritmima strojnog učenja. Objašnjiva AI koristi se za opisivanje AI modela, njegovog očekivanog utjecaja i potencijalnih predrasuda.
