“Selittävää tekoälyä käyttävä kone voisi säästää lääkintähenkilöstöltä paljon aikaa, jolloin he voivat keskittyä lääketieteen tulkintatyöhön toistuvan tehtävän sijaan. He voisivat nähdä enemmän potilaita ja samalla antaa jokaiselle potilaalle enemmän huomiota”, sanoo Paul Appleby, Kinetican toimitusjohtaja.
Miksi selittävä tekoäly on tärkeää?
Selitettävä tekoäly on työllistetty tekemään tekoälypäätöksistä sekä ihmisten ymmärrettäviä että tulkittavia. … Selitettävän tekoälyjärjestelmän avulla yritykset voivat näyttää asiakkaille tarkalleen, mistä tiedot ovat peräisin ja miten niitä käytetään. Tämä täyttää nämä säädösvaatimukset ja rakentaa luottamusta ajan myötä.
Mitä ovat esimerkkejä selitettävistä tekoälyperiaatteista?
Ehdotetut periaatteet ovat:
- Selitys: tekoälyjärjestelmien tulee toimittaa todisteet tai syyt kaikkiin tuloksiin.
- Merkittävä: järjestelmien tulee tarjota yksittäisille käyttäjille ymmärrettäviä selityksiä.
- Selityksen tarkkuus: Selityksen tulee kuvastaa oikein järjestelmän prosessia tulosteen luomiseksi.
Miten selittävä tekoäly toimii?
Explainable AI (XAI) on nouseva koneoppimisen ala, jonka pyrkii käsittelemään sitä, kuinka tekoälyjärjestelmien mustat laatikkopäätökset tehdään. Tämä alue tarkastaa ja yrittää ymmärtää päätöksenteon vaiheita ja malleja.
Mitä tarkoitetaanselitettävissä oleva tekoäly?
Selitettävä tekoäly (XAI) on joukko prosesseja ja menetelmiä, joiden avulla käyttäjät voivat ymmärtää koneoppimisalgoritmien luomia tuloksia ja tuotoksia ja luottaa niihin. Selitettävää tekoälyä käytetään kuvaamaan AI-mallia, sen odotettua vaikutusta ja mahdollisia harhoja.