Przezroczystość rozwiązuje ten problem za pomocą łatwych do interpretacji modeli, z których część omówimy w następnej sekcji. Wyjaśnienie rozwiązuje ten problem poprzez „rozpakowanie czarnej skrzynki” lub próbę uzyskania wglądu w model uczenia maszynowego, często przy użyciu metod statystycznych.
Co to jest wyjaśnialność modelu?
Wyjaśnianie modelu to szeroka koncepcja analizy i zrozumienia wyników dostarczanych przez modele ML. Jest on najczęściej używany w kontekście modeli „czarnoskrzynkowych”, dla których trudno wykazać, w jaki sposób model doszedł do konkretnej decyzji.
Co to jest wyjaśnienie w głębokim uczeniu?
Wyjaśnialność (określana również jako „interpretowalność”) to koncepcja, w której model uczenia maszynowego i jego wyniki można wyjaśnić w sposób, który „ma sens” dla człowieka na akceptowalnym poziomie … Inne, takie jak systemy głębokiego uczenia się, choć są bardziej wydajne, są znacznie trudniejsze do wyjaśnienia.
Co oznacza wyjaśnienie w kontekście systemu AI?
Andrew Maturo, analityk danych, SPR. „Wytłumaczalna sztuczna inteligencja w prostych słowach oznacza AI, która jest przejrzysta w swoich działaniach, dzięki czemu użytkownicy będą mogli zrozumieć i zaufać decyzjom Organizacje muszą zadać pytanie – czy możesz wyjaśnić, w jaki sposób Twoja sztuczna inteligencja to wygenerowała konkretny wgląd lub decyzję?” –
Co to jest problem z wyjaśnieniem?
Ludzie mają wyraźną awersję do czarnoskrzynkowych decyzji , które wpływają na nich finansowo, zdrowotnie i na dziesiątki innych sposobów, a jednocześnie są nieświadomi pewnych różnych rodzajów decyzji. … Kiedy sztuczna inteligencja podejmuje takie decyzje, można usłyszeć żądanie wyjaśnienia.