Miért van szükségünk magyarázható ai-re?
Pontszám: 4,5/5 ( 37 szavazat )Az magyarázható mesterséges intelligencia betekintést nyújt az ajánlások megfogalmazásához használt adatokba, változókba és döntési pontokba . ... Mivel a gépi tanulás a mesterséges intelligencia legelterjedtebb alkalmazása, a legtöbb vállalkozás úgy gondolja, hogy a gépi tanulási modellek átláthatatlanok, nem intuitívak, és nem adnak tájékoztatást a döntéshozatalukra és az előrejelzéseikre vonatkozóan.
Miért fontos, hogy az AI megmagyarázható legyen?
A pontosítás szükségességét az motiválja, hogy bízni kell az AI által meghozott döntésekben, különösen az üzleti szektorban, ahol minden rossz döntés jelentős veszteségekhez vezethet. Az üzleti életben bevezetett, magyarázható mesterséges intelligencia betekintést nyújt jobb üzleti eredményekhez, és előrejelzi a leginkább preferált viselkedést .
Milyen előnyökkel jár a megmagyarázható AI-elvek?
Az Explainable AI olyan eszközök és keretrendszerek készlete, amelyek segítenek megérteni és értelmezni a gépi tanulási modelljei által készített előrejelzéseket . Segítségével hibakeresést végezhet és javíthatja a modell teljesítményét, valamint segíthet másoknak megérteni modellje viselkedését.
Hogyan működik a magyarázható AI?
Az Explainable AI (XAI) a gépi tanulás feltörekvő területe, amelynek célja az AI-rendszerek fekete dobozokkal kapcsolatos döntéseinek meghozatala . Ez a terület megvizsgálja és megpróbálja megérteni a döntéshozatal lépéseit és modelljeit.
Miért rendkívül kritikus a megmagyarázható AI?
Ez nem csupán az etikusabbá válás irányába való törekvés, hanem arról is, hogy be tudjuk mutatni, hol és hogyan hozzák meg a döntéseket. Ha magyarázhatóvá teszi, az elfogadhatóbbá teszi az algoritmus által érintett vagy érintettek számára. Ezenkívül enyhíti a szabályozási problémákat és a felelősséget, valamint javítja a kormányzást.
Miért van szükségünk magyarázható AI-ra?
Mi a megmagyarázható AI példa?
Ilyen például az ismétlődő neurális hálózatokat használó gépi fordítás és a képosztályozás konvolúciós neurális hálózat segítségével. A Google DeepMind által közzétett kutatás felkeltette az érdeklődést a megerősítő tanulás iránt.
Mi az AI etika?
A mesterséges intelligencia etika morális elvek és technikák rendszere, amelynek célja a mesterséges intelligencia technológia fejlesztésének és felelős használatának tájékoztatása . ... Asimov etikai kódexében az első törvény megtiltja, hogy a robotok aktívan ártsanak embereknek, vagy engedjék meg, hogy az embereket kár érje azzal, hogy megtagadják a cselekvést.
Mi a joga a magyarázható AI-hoz?
Az magyarázható mesterséges intelligencia egy AI-modell leírására szolgál, annak várható hatásairól és lehetséges torzításairól. Segít jellemezni a modell pontosságát, igazságosságát, átláthatóságát és az AI-alapú döntéshozatal eredményeit . A megmagyarázható mesterséges intelligencia kulcsfontosságú egy szervezet számára a bizalomépítésben, amikor az AI-modelleket gyártásba helyezik.
Hol használják a magyarázható AI-t?
A megmagyarázható mesterséges intelligencia – amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy megértsék és megfogalmazzák, hogyan döntött egy AI-rendszer – kulcsfontosságú lesz az egészségügyben, a gyártásban, a biztosításban és az autóiparban .
Mi a mesterséges intelligencia célja?
Az AI (más néven heurisztikus programozás, gépi intelligencia vagy a kognitív viselkedés szimulációja) alapvető célja , hogy lehetővé tegye a számítógépek számára olyan intellektuális feladatok elvégzését, mint a döntéshozatal, a problémamegoldás, az észlelés, az emberi kommunikáció megértése (bármilyen nyelven, valamint őket), és a...
Hogyan érhetsz el magyarázható AI-t?
A megmagyarázható mesterséges intelligencia elérése érdekében figyelemmel kell kísérniük a modellekben használt adatokat, egyensúlyt kell találniuk a pontosság és a magyarázhatóság között, a végfelhasználóra kell összpontosítaniuk, és kulcsfontosságú teljesítménymutatókat (KPI) kell kidolgozniuk az AI kockázatának felmérésére.
Melyik szituáció teszi lehetővé az AI felemelkedését?
Válasz: Melyik helyzet segíti elő a mesterséges intelligencia növekedését (A az elmúlt években? felhő alapú, hosztolt gépi tanulási platformok elérhetősége .
Mi a példa a párbeszédes AI-ra?
A Conversational AI-alkalmazások legegyszerűbb példája a FAQ bot vagy bot , amellyel már korábban is találkozhatott. ... A társalgási AI-alkalmazások következő érettségi szintje a virtuális személyi asszisztens. Ilyen például az Amazon Alexa, az Apple Siri és a Google Home.
Az AI egy rendszer?
"A mesterséges intelligencia egy számítógépes rendszer, amely képes végrehajtani olyan feladatokat , amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges... A mesterséges intelligencia rendszerek közül sok a gépi tanulás, némelyikük mélytanulás, néhány pedig nagyon unalmas dolgok, például szabályok hajtják végre. ."
Miért van szükségünk magyarázatra?
Az magyarázható mesterséges intelligencia betekintést nyújt az ajánlások megfogalmazásához használt adatokba, változókba és döntési pontokba . ... Mivel a gépi tanulás a mesterséges intelligencia legelterjedtebb alkalmazása, a legtöbb vállalkozás úgy gondolja, hogy a gépi tanulási modellek átláthatatlanok, nem intuitívak, és nem adnak tájékoztatást a döntéshozatalukra és az előrejelzéseikre vonatkozóan.
Hogyan hoz döntéseket a mesterséges intelligencia?
Mi az AI döntéshozatal? A mesterséges intelligencia döntéshozatala az, amikor az adatfeldolgozást – például a trendek elemzését és a cselekvési irányok felvázolását – részben vagy egészben egy mesterséges intelligencia-rendszer végzi, nem pedig ember, hogy számszerűsítse az adatokat a pontosabb előrejelzések és döntések meghozatala érdekében.
Mi a felelős mesterséges intelligencia négy alapelve?
Elveik a méltányosságot, az átláthatóságot és a megmagyarázhatóságot, az emberközpontúságot, valamint a magánélet védelmét és biztonságát hangsúlyozzák .
Melyik AI kifejezést használjuk a leírására?
Válasz: Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
Mi az AI értelmezhetősége?
Az értelmezhetőség az , hogy az ember milyen mértékben képes következetesen megbecsülni, hogy a modell mit fog előre jelezni, mennyire képes megérteni és követni a modell előrejelzését , és végül azt, hogy az ember mennyire képes észlelni, ha egy modell hibázott. ... Ez a megértés segít az adattudósnak robusztusabb modellek felépítésében.
Mikor találták fel az AI-t?
A modern MI kezdetei a klasszikus filozófusok azon próbálkozásaira vezethetők vissza, hogy az emberi gondolkodást szimbolikus rendszerként írják le. A mesterséges intelligencia területét azonban formálisan csak 1956 -ban alapították meg, egy konferencián a Dartmouth College-ban, Hannoverben, New Hampshire-ben, ahol megalkották a „mesterséges intelligencia” kifejezést.
Mit tehet ma az AI?
A mesterséges intelligencia (AI) lehetővé teszi a gépek számára, hogy tanuljanak a tapasztalatokból , alkalmazkodjanak az új bemenetekhez, és emberszerű feladatokat hajtsanak végre. A legtöbb mesterséges intelligencia, amelyről ma hallani – a sakkozó számítógépektől az önvezető autókig – nagymértékben támaszkodik a mély tanulásra és a természetes nyelvi feldolgozásra.
Az AI etikátlan?
De számos etikai kihívás van: Az AI-eszközök átláthatóságának hiánya: az AI-döntések nem mindig érthetők az emberek számára. A mesterséges intelligencia nem semleges : az AI-alapú döntések ki vannak téve a pontatlanságoknak, a diszkriminatív következményeknek, a beágyazott vagy beillesztett torzításoknak. Felügyeleti gyakorlatok az adatgyűjtéshez és a bírósági felhasználók magánéletéhez.
Lehet-e az AI-nak erkölcse?
Az AI-rendszerek többé nem semlegesek a cél és a társadalom szempontjából. Végső soron, ha az AI-rendszerek döntéseket hoznak, akkor implicit módon etikai, sőt morális döntéseket hoznak .
Mik a problémák az AI-val?
A kézzelfogható és pénzbeli előnyök ellenére a mesterséges intelligencia különféle hiányosságokkal és problémákkal rendelkezik, amelyek gátolják széles körű alkalmazását. A problémák közé tartozik a biztonság, a bizalom, a számítási teljesítmény, a munkahely elvesztése stb.
Mi az a mély tanulási AI?
A mélytanulás a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia (AI) egyik fajtája, amely utánozza azt, ahogyan az emberek bizonyos típusú ismereteket szereznek. ... Míg a hagyományos gépi tanulási algoritmusok lineárisak, a mélytanulási algoritmusok egyre összetettebb és absztrakciós hierarchiában helyezkednek el.