关于可解释的人工智能,人们需要了解的四件事

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可解释的人工智能是通过人工智能算法解释它是如何以人类可以破译的方式得出结论的想法。这将面临一个众所周知的“黑盒问题”,其中人工智能算法可以确定某些内容,但无法提供导致这些结果的因素的详细信息。

人工智能(AI)的能力无疑令人震惊,这让许多人想知道它是如何做到的?,而这个问题的答案推动了可解释人工智能的概念,有时候称为XAI。

许多人喜欢参与有关可解释人工智能的讨论,但他们往往没有提出能够实现的可行性想法。

什么是可解释的人工智能?

可解释的人工智能是通过人工智能算法解释它是如何以人类可以破译的方式得出结论的想法。这将面临一个众所周知的“黑盒问题”,其中人工智能算法可以确定某些内容,但无法提供导致这些结果的因素的详细信息。那么,人们怎么认为他们可以相信人工智能算法所说的内容呢?

实现可解释人工智能的目标是一项令人钦佩的必要壮举,但这并不简单。在将可解释的人工智能变成现实之前,行业人士需要认识到以下四件事情。

1.解释可能不是建立信任的最佳方式

人们能够理解的是,如果人工智能可以自我解释,用户以及使用人工智能做出决策的企业会相信人工智能更值得信赖。但是一些人认为,努力实现可解释的人工智能并不是建立增强信任的最佳途径。相反,测试和分析可以给出所寻求的答案。

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