“Mašina koja koristi objašnjivu AI mogla bi uštedjeti medicinskom osoblju mnogo vremena, omogućavajući im da se fokusiraju na interpretativni rad medicine umjesto na zadatak koji se ponavlja. Mogli su vidjeti više pacijenata, a istovremeno svakom pacijentu posvetiti više svoje pažnje,” kaže Paul Appleby, izvršni direktor Kinetica.
Zašto je objašnjiva AI važna?
Objašnjiva AI je zaposlena da donese AI odluke koje su razumljive i razumljive ljudima. … Uz objašnjive AI sisteme, kompanije mogu pokazati kupcima tačno odakle podaci dolaze i kako se koriste, ispunjavajući ove regulatorne zahtjeve i izgrađujući povjerenje i samopouzdanje tokom vremena.
Koji su primjeri objašnjivih AI principa?
Predloženi principi su:
- Objašnjenje: AI sistemi treba da isporuče prateće dokaze ili razloge za sve rezultate.
- Smisleno: Sistemi bi trebali pružiti objašnjenja koja su razumljiva pojedinačnim korisnicima.
- Tačnost objašnjenja: Objašnjenje treba ispravno odražavati sistemski proces za generiranje izlaza.
Kako objašnjiva AI funkcionira?
Objašnjiva AI (XAI) je novo polje u mašinskom učenju koje ima za cilj da se pozabavi načinom na koji se donose odluke crne kutije AI sistema. Ovo područje ispituje i pokušava razumjeti korake i modele uključene u donošenje odluka.
Šta se podrazumijeva podobjašnjiv AI?
Objašnjiva umjetna inteligencija (XAI) je skup procesa i metoda koji omogućavaju ljudskim korisnicima da shvate i povjeruju rezultate i izlaz stvorene algoritmima mašinskog učenja. Objašnjiva AI se koristi za opisivanje AI modela, njegovog očekivanog uticaja i potencijalnih predrasuda.