«ماشینی با استفاده از هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند در زمان زیادی برای کارکنان پزشکی صرفه جویی کند، به آنها اجازه می دهد به جای تمرکز بر روی یک کار تکراری، روی کار تفسیری پزشکی تمرکز کنند. پل اپلبی، مدیرعامل Kinetica می‌گوید: «آنها می‌توانند بیماران بیشتری را ببینند و در عین حال توجه هر بیمار را بیشتر کنند.»
چرا هوش مصنوعی قابل توضیح مهم است؟
هوش مصنوعی قابل توضیح برای تصمیم گیری های هوش مصنوعی هم قابل فهم و هم قابل تفسیر توسط انسان استفاده می شود. … با سیستم‌های هوش مصنوعی قابل توضیح، شرکت‌ها می‌توانند به مشتریان نشان دهند که داده‌ها دقیقاً از کجا می‌آیند و چگونه استفاده می‌شوند، با رعایت این الزامات قانونی و ایجاد اعتماد و اطمینان در طول زمان.
نمونه هایی از اصول قابل توضیح هوش مصنوعی چیست؟
اصول پیشنهادی عبارتند از:
- توضیح: سیستم‌های هوش مصنوعی باید شواهد یا دلایلی را برای همه خروجی‌ها ارائه دهند.
- معنادار: سیستم ها باید توضیحاتی ارائه دهند که برای تک تک کاربران قابل درک باشد.
- دقت توضیح: توضیح باید به درستی منعکس کننده فرآیند سیستم برای تولید خروجی باشد.
چگونه هوش مصنوعی قابل توضیح کار می کند؟
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) یک زمینه نوظهور در یادگیری ماشینی است که هدف نحوه اتخاذ تصمیمات جعبه سیاه سیستم‌های هوش مصنوعی است. این منطقه بررسی می کند و سعی می کند مراحل و مدل های مربوط به تصمیم گیری را درک کند.
منظور از چیستهوش مصنوعی قابل توضیح؟
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) مجموعه ای از فرآیندها و روش هایی است که به کاربران انسانی اجازه می دهد نتایج و خروجی های ایجاد شده توسط الگوریتم های یادگیری ماشین را درک کرده و به آنها اعتماد کنند. هوش مصنوعی قابل توضیح برای توصیف یک مدل هوش مصنوعی، تأثیر مورد انتظار و سوگیری های بالقوه آن استفاده می شود..
