„O mașină care folosește IA explicabilă ar putea economisi mult timp personalului medical, permițându-le să se concentreze pe munca de interpretare a medicinei în loc de o sarcină repetitivă. Ar putea vedea mai mulți pacienți și, în același timp, să acorde fiecărui pacient mai multă atenție”, spune Paul Appleby, CEO al Kinetica.
De ce este importantă IA explicabilă?
Exlainable AI este folosit pentru a lua decizii AI atât de înțeles, cât și interpretabile de oameni. … Cu sisteme AI explicabile, companiile pot arăta clienților exact de unde provin datele și cum sunt utilizate, îndeplinind aceste cerințe de reglementare și construind încrederea și încrederea în timp.
Care sunt exemplele de principii explicabile ale AI?
Principiile propuse sunt:
- Explicație: sistemele AI ar trebui să furnizeze dovezi sau motive însoțitoare pentru toate rezultatele.
- Semnificativ: sistemele ar trebui să ofere explicații care să fie înțelese de utilizatori individuali.
- Acuratețea explicației: explicația ar trebui să reflecte corect procesul sistemului de generare a rezultatelor.
Cum funcționează AI explicabil?
Exlainable AI (XAI) este un domeniu emergent în învățarea automată, care își propune să abordeze modul în care sunt luate deciziile cutiei negre ale sistemelor AI. Această zonă inspectează și încearcă să înțeleagă pașii și modelele implicate în luarea deciziilor.
Ce se înțelege prinIA explicabilă?
Inteligenta artificială explicabilă (XAI) este un set de procese și metode care le permite utilizatorilor umani să înțeleagă și să aibă încredere în rezultatele și rezultatele create de algoritmii de învățare automată. IA explicabilă este folosită pentru a descrie un model de IA, impactul preconizat și potențialele părtiniri.
