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可解释人工智能四项原则的初学者指南

Analytics Insight 为可解释 AI 的四项原则制定了初学者指南

在这个技术驱动的时代,人工智能正在为全球多个行业的更高效工作流程创造尖端技术。除了人工智能工程师或相关员工,还有机器学习和深度学习算法过于复杂,人们无法理解。人工智能为利益相关者和合作伙伴生成了自我解释的算法,以理解将大量复杂的实时数据转换为有意义的深入见解的整个过程。这被称为可解释人工智能或 XAI,其中人类可以轻松理解这些解决方案的结果。它帮助 AI 设计师解释 AI 机器如何为企业在市场中蓬勃发展产生特定类型的洞察力或结果。

通过设计可解释和包容的人工智能,可以使用多个在线课程和平台来更好地理解可解释的人工智能。可解释人工智能有四个主要原则来解释机器学习模型的预测。可解释 AI 的一系列模型可用于这些类别 - 用户利益、社会接受度、监管和合规性、系统开发以及所有者利益。可解释的人工智能对于实施负责任的人工智能以实现人工智能模型的可解释性和问责制至关重要。

简述:可解释人工智能的四项原则

可解释人工智能的原则是一组四项指导方针,可帮助可解释人工智能有效地采用一些基本属性。美国国家标准与技术研究所制定了这四项原则,以更好地了解人工智能模型的工作原理。这些原则单独适用,彼此独立,可根据自己的权利进行评估。

解释:这是第一个主要原则,它要求人工智能模型生成一个全面的解释,并提供证据和推理,以便人类理解为企业生成高风险决策的过程。这些清晰解释的标准由可解释人工智能的其他三个原则规定。

有意义:这是可解释人工智能的第二个原则,它为组织的人类利益相关者和合作伙伴提供有意义且易于理解的解释。解释越有意义,对人工智能模型的理解就越清晰。解释不应该很复杂,并且需要针对群体或个人层面的利益相关者量身定制。

解释准确性:这是第三个原则,它命令准确解释和反映人工智能产生有意义输出的复杂过程。它有助于将系统解释的准确性强加给利益相关者。对于不同的群体或个人,可能有不同的解释准确度指标。因此,必须以 100% 的准确度提供不止一种类型的解释。

知识限制:这是可解释 AI 的第四个也是最后一个原则,它解释了 AI 模型仅在特定条件下按照其设计和训练数据集运行——对于黑匣子来说,知识是有限的。它应该在其知识范围内运作,以避免任何业务出现任何差异或不合理的结果。人工智能系统需要识别并声明其知识限制,以维持组织与其利益相关者之间的信任。

可解释的 AI 有助于增强 AI 的可解释性、评估和降低 AI 风险以及以最大的信任和信心部署 AI。随着自我解释算法的出现,人工智能正变得越来越先进。员工和利益相关者必须清楚地了解机器学习算法、深度学习算法以及用于自我解释算法的神经网络中的人工智能模型问责制的智能决策过程。

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