“Машина, использующая объяснимый ИИ, может сэкономить медицинскому персоналу много времени, позволяя им сосредоточиться на интерпретационной работе медицины, а не на повторяющихся задачах. Они могли принимать больше пациентов и в то же время уделять каждому пациенту больше внимания», - говорит Пол Эпплби, генеральный директор Kinetica.
Почему объяснимый ИИ важен?
Объяснимый ИИ используется, чтобы сделать решения ИИ понятными и интерпретируемыми людьми. … С помощью объяснимых систем искусственного интеллекта компании могут точно показывать клиентам, откуда поступают данные и как они используются, соблюдая эти нормативные требования и со временем укрепляя доверие и уверенность.
Каковы примеры объяснимых принципов ИИ?
Предлагаемые принципы:
- Объяснение: системы ИИ должны предоставлять сопутствующие доказательства или причины для всех выводов.
- Значимость: системы должны давать пояснения, понятные отдельным пользователям.
- Точность объяснения: объяснение должно правильно отражать системный процесс генерации вывода.
Как работает объяснимый ИИ?
Объяснимый ИИ (XAI) - это новая область машинного обучения, которая направлена на изучение того, как принимаются решения систем ИИ по принципу «черного ящика». Эта область исследует и пытается понять шаги и модели, связанные с принятием решений.
Что означаетобъяснимый ИИ?
Объяснимый искусственный интеллект (XAI) - это набор процессов и методов, которые позволяют пользователям понимать и доверять результатам и выводам, созданным алгоритмами машинного обучения. Объяснимый ИИ используется для описания модели ИИ, ее ожидаемого воздействия и потенциальных искажений.
