De ce contează IA explicabilă

Concepte de Inteligență Artificială Explicabilă (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Un sistem IA

Predicție: analizează date, identifică tipare și realizează prognoze
- Exemple: tendințe de piață, riscuri de sănătate și tipare meteo
Generare: generează conținut pe baza datelor de intrare ale utilizatorului
- Exemple: text, cod, imagini și sunete

IA explicabilă (XAI)

Decalajul dintre tehnologie și înțelegere
Transparență
Interpretabilitate
Responsabilitate
Încrederea în IA

robot și mână care se ating

Transparența în IA

fotografie cu geam de mașină aburit

Transparența în IA: capacitatea de a înțelege și urmări modul în care sistemele IA iau decizii sau realizează predicții
Asigură corectitudinea și acuratețea
Asigură, de asemenea, că IA este justificabilă

Interpretabilitate și responsabilitate

Interpretabilitate: măsura în care un om poate înțelege cauza unei decizii luate de un sistem IA
Importantă în domenii cu risc ridicat, precum sănătatea
Responsabilitate: se referă la atribuirea răspunderii pentru acțiunile și deciziile sistemelor IA

balanța justiției în interiorul unui calculator

Construirea încrederii în sistemele IA

lift tradițional alb-negru

Oamenii tind să nu aibă încredere în soluțiile automate noi
Înțelegerea cultivă încrederea
Relația dintre om și tehnologie

De ce contează XAI?

XAI permite sistemelor IA să fie:

Eficiente și justificabile
Clare și ușor de înțeles
Să promoveze încrederea și echitatea
Să consolideze relația dintre oameni și tehnologie

Să exersăm!

Concepte de Inteligență Artificială Explicabilă (XAI)

Preparing Video For Download...