“Una macchina che utilizza un'IA spiegabile potrebbe far risparmiare molto tempo al personale medico, consentendo loro di concentrarsi sul lavoro interpretativo della medicina invece che su un compito ripetitivo. Potevano vedere più pazienti e allo stesso tempo dedicare a ciascun paziente più attenzione , afferma Paul Appleby, CEO di Kinetica.
Perché l'IA spiegabile è importante?
L'IA spiegabile è usata per rendere le decisioni dell'IA comprensibili e interpretabili dagli esseri umani. … Con sistemi di intelligenza artificiale spiegabili, le aziende possono mostrare ai clienti esattamente da dove provengono i dati e come vengono utilizzati, soddisfacendo questi requisiti normativi e creando fiducia nel tempo.
Quali sono esempi di principi di IA spiegabili?
I principi proposti sono:
- Spiegazione: i sistemi di IA dovrebbero fornire prove o ragioni di accompagnamento per tutti i risultati.
- Significativo: i sistemi dovrebbero fornire spiegazioni comprensibili per i singoli utenti.
- Spiegazione Precisione: la spiegazione dovrebbe riflettere correttamente il processo del sistema per generare l'output.
Come funziona l'IA spiegabile?
L'IA spiegabile (XAI) è un campo emergente nell'apprendimento automatico che mira ad affrontare il modo in cui vengono prese le decisioni della scatola nera dei sistemi di intelligenza artificiale. Quest'area esamina e cerca di comprendere i passaggi e i modelli coinvolti nel prendere decisioni.
Cosa si intende perIA spiegabile?
L'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) è un insieme di processi e metodi che consente agli utenti umani di comprendere e fidarsi dei risultati e dell'output creati dagli algoritmi di apprendimento automatico. L'IA spiegabile è usata per descrivere un modello di IA, il suo impatto previsto e le potenziali distorsioni.
