Dlaczego wyjaśnialna AI ma znaczenie

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

System AI

  • Prognozowanie: analiza danych, wykrywanie wzorców i tworzenie prognoz
    • Przykłady: trendy rynkowe, ryzyka zdrowotne, wzorce pogodowe
  • Generowanie: tworzenie treści na podstawie danych wejściowych
    • Przykłady: tekst, kod, obrazy i dźwięki
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Wyjaśnialna AI (XAI)

 

  • Luka między technologią a jej rozumieniem
  • Przejrzystość
  • Interpretowalność
  • Odpowiedzialność
  • Zaufanie do AI

 

robot i ręka dotykające się

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Przejrzystość w AI

 

zdjęcie zaparowanej szyby samochodowej

 

  • Przejrzystość w AI: zdolność do rozumienia i śledzenia sposobu podejmowania decyzji lub prognoz przez systemy AI
  • Zapewnia rzetelność i dokładność
  • Gwarantuje również uzasadnialność AI
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Interpretowalność i odpowiedzialność

 

  • Interpretowalność: stopień, w jakim człowiek może zrozumieć przyczynę decyzji podjętej przez system AI
  • Istotna w obszarach wysokiego ryzyka, takich jak opieka zdrowotna
  • Odpowiedzialność: przypisywanie odpowiedzialności za działania i decyzje systemów AI

waga sprawiedliwości wewnątrz komputera

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Budowanie zaufania do systemów AI

czarno-białe tradycyjne drzwi windy

  • Ludzie często nieufnie podchodzą do nowych rozwiązań automatycznych
  • Zrozumienie buduje zaufanie
  • Relacja między człowiekiem a technologią
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Dlaczego XAI ma znaczenie?

XAI umożliwia systemom AI bycie:

  • Skutecznym i uzasadnionym
  • Przejrzystym i zrozumiałym
  • Promującym zaufanie i sprawiedliwość
  • Wzmacniającym relacje między ludźmi a technologią
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Czas na ćwiczenia!

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Preparing Video For Download...