نویسنده (ها): جیتا گلاتی
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
در مورد هوش مصنوعی قابل توضیح و روشهای آن و نحوه اجرای آنها در پایتون بیاموزید.
تصور کنید که از یک سیستم هوش مصنوعی استفاده کنید تا تصمیم بگیرید چه کسی وام دریافت می کند – اما هیچ کس نمی تواند توضیح دهد که چرا یک نفر را تأیید کرده و شخص دیگری را رد کرده است. این چالشی است که بسیاری از سیستم های AI مدرن با آن روبرو هستند. به عنوان یادگیری ماشین مدل ها قدرتمندتر می شوند ، اغلب شفاف تر می شوند. این مدل های “جعبه سیاه” تصمیماتی می گیرند که می تواند زندگی را تحت تأثیر قرار دهد ، اما عملکرد درونی آنها از کاربران پنهان است.
AI قابل توضیح (XAI) راه حلی برای این مشکل است. این تمرکز بر ایجاد ابزارها و تکنیک هایی است که تصمیمات AI را برای انسان قابل درک می کند. به جای اینکه فقط یک خروجی ارائه دهید ، مدل های قابل توضیح می توانند نشان دهند که چرا پیش بینی خاصی انجام شده است ، چه عواملی بر آن تأثیر می گذارد و تصمیم چقدر قابل اعتماد است. در این مقاله ، ما چندین روش برای توضیح AI (XAI) را بررسی می کنیم و نحوه اجرای آنها را با استفاده از پایتون نشان می دهیم.
در اینجا دلایل مهمی وجود دارد که چرا توضیح ضروری است:
پاسخگویی: اگر مشکلی پیش آمد ، باید بدانیم چه اتفاقی افتاده است و چرا. توضیحات از مسئولیت حقوقی و اخلاقی پشتیبانی می کند. اعتماد: وقتی کاربران تصمیم گیری یک مدل را درک می کنند ، به احتمال زیاد به آن اعتماد و استفاده می کنند. توضیحات روشن به کاهش ترس در مورد AI.Debugging کمک می کند: توسعه دهندگان از توضیحات برای یافتن اشکالات ، تعصبات یا نقاط ضعف در یک مدل استفاده می کنند. این به بهبود … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
