“En maskin som bruker forklarbar AI kan spare det medisinske personalet for mye tid, slik at de kan fokusere på det medisinske tolkningsarbeidet i stedet for på en repeterende oppgave. De kunne se flere pasienter, og samtidig gi hver pasient mer av oppmerksomheten deres, sier Paul Appleby, administrerende direktør i Kinetica.
Hvorfor er forklarbar AI viktig?
Explainable AI er ansatt for å ta AI-beslutninger både forståelige og tolkbare av mennesker. … Med forklarlige AI-systemer kan bedrifter vise kundene nøyaktig hvor data kommer fra og hvordan de brukes, oppfylle disse regulatoriske kravene og bygge tillit og tillit over tid.
Hva er eksempler på forklarbare AI-prinsipper?
De foreslåtte prinsippene er:
- Forklaring: AI-systemer bør levere medfølgende bevis eller grunner for alle utdata.
- Meningsfull: Systemer bør gi forklaringer som er forståelige for individuelle brukere.
- Forklaring Nøyaktighet: Forklaringen skal riktig gjenspeile systemets prosess for å generere utdata.
Hvordan fungerer forklarbar AI?
Explainable AI (XAI) er et voksende felt innen maskinlæring som tar sikte på å adressere hvordan black box-beslutninger for AI-systemer tas. Dette området inspiserer og prøver å forstå trinnene og modellene som er involvert i å ta beslutninger.
Hva menes medforklarbar AI?
Explainable artificial intelligence (XAI) er et sett med prosesser og metoder som lar menneskelige brukere forstå og stole på resultatene og utdataene skapt av maskinlæringsalgoritmer. Forklarbar AI brukes til å beskrive en AI-modell, dens forventede innvirkning og potensielle skjevheter.