Поддающийся объяснению искусственный интеллект
-
Обзор объяснимости искусственного интеллекта
- Объяснимость искусственного интеллекта (XAI) направлена на повышение прозрачности и доверия к системам ИИ.
- XAI включает в себя методы, позволяющие понять, как ИИ принимает решения и как эти решения влияют на людей.
-
Методы и подходы к объяснимости ИИ
- Методы XAI включают в себя визуализацию входных данных, объединение нейронов в схемы, сжатие характеристик данных и лингвистические объяснения.
- Существуют различные подходы к объяснению, включая важность признаков, влиятельные выборки и методы, основанные на аксиомах теории социального выбора.
-
Регулирование и ограничения
- Регулирующие органы и пользователи требуют большей прозрачности и подотчетности от ИИ.
- Существуют ограничения на XAI, включая техническую сложность, противоборствующие стороны и проблему доверия.
-
Критика и будущее XAI
- Некоторые ученые считают, что XAI следует рассматривать как второстепенную цель по сравнению с эффективностью ИИ.
- Существует критика в отношении XAI, включая его клиническую значимость и эффективность постфактум-объяснений.
-
Применение XAI в различных областях
- XAI используется в медицине, образовании, финансах и других сферах для повышения прозрачности и доверия к ИИ.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.