“Una màquina que utilitzi una intel·ligència artificial explicable podria estalviar molt de temps al personal mèdic, permetent-los centrar-se en el treball interpretatiu de la medicina en comptes de fer una tasca repetitiva. Podrien veure més pacients i, al mateix temps, prestar més atenció a cada pacient , diu Paul Appleby, director general de Kinetica.
Per què és important l'IA explicable?
La
Explainable AI s'utilitza per prendre decisions d'IA entenedores i interpretables pels humans. … Amb sistemes d'IA explicables, les empreses poden mostrar als clients exactament d'on provenen les dades i com s'utilitzen, complint aquests requisits normatius i generant confiança al llarg del temps..
Quins són exemples de principis d'IA explicables?
Els principis proposats són:
- Explicació: els sistemes d'IA haurien d'adjuntar proves o raons per a tots els resultats.
- Significatiu: els sistemes haurien de proporcionar explicacions que siguin comprensibles per als usuaris individuals.
- Exactitud de l'explicació: l'explicació ha de reflectir correctament el procés del sistema per generar la sortida.
Com funciona l'IA explicable?
Explainable AI (XAI) és un camp emergent de l'aprenentatge automàtic que pretén abordar com es prenen les decisions de la caixa negra dels sistemes d'IA. Aquesta àrea inspecciona i tracta d'entendre els passos i els models implicats en la presa de decisions.
Què es vol dirIA explicable?
La intel·ligència artificial explicable (XAI) és un conjunt de processos i mètodes que permeten als usuaris humans comprendre i confiar en els resultats i resultats creats pels algorismes d'aprenentatge automàtic. La IA explicable s'utilitza per descriure un model d'IA, el seu impacte esperat i els biaixos potencials.