“Một chiếc máy sử dụng AI có thể giải thíchcó thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho nhân viên y tế, cho phép họ tập trung vào công việc diễn giải của y học thay vì vào một công việc lặp đi lặp lại. Paul Appleby, Giám đốc điều hành của Kinetica nói.
Tại sao AI có thể giải thích lại quan trọng?
AI có thể giải thích đượcđược sử dụng để đưa ra các quyết định về AI cả con người đều có thể hiểu được và có thể giải thích được. … Với các hệ thống AI có thể giải thích, các công ty có thể cho khách hàng biết chính xác dữ liệu đến từ đâu và dữ liệu được sử dụng như thế nào, đáp ứng các yêu cầu quy định này và xây dựng lòng tin và sự tự tin theo thời gian.
Ví dụ về các nguyên tắc AI có thể giải thích là gì?
Các nguyên tắc được đề xuất là:
- Giải thích: Hệ thống AI phải cung cấp bằng chứng hoặc lý do kèm theo cho tất cả các kết quả đầu ra.
- Có ý nghĩa: Hệ thống nên cung cấp giải thích dễ hiểu cho người dùng cá nhân.
- Độ chính xác của Giải thích: Giải thích phải phản ánh chính xác quy trình tạo ra đầu ra của hệ thống.
AI có thể giải thích hoạt động như thế nào?
AI có thể giải thích (XAI) là một lĩnh vực mới nổi trong học máynhằm mục đích giải quyết cách các quyết định hộp đen của các hệ thống AI được thực hiện. Khu vực này kiểm tra và cố gắng hiểu các bước và mô hình liên quan đến việc đưa ra quyết định.
Có nghĩa là gìAI có thể giải thích?
Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được (XAI) là một tập hợp các quy trình và phương pháp cho phép người dùng hiểu và tin tưởng vào các kết quả và đầu ra được tạo ra bởi các thuật toán học máy. AI có thể giải thích được dùng để mô tảmột mô hình AI, tác động dự kiến của nó và những thành kiến tiềm ẩn.
