„Eine Maschine mit erklärbarer KI könnte dem medizinischen Personal viel Zeit sparen und es ihm ermöglichen, sich auf die Interpretationsarbeit der Medizin zu konzentrieren, anstatt sich auf eine sich wiederholende Aufgabe zu konzentrieren. Sie konnten mehr Patienten sehen und gleichzeitig jedem Patienten mehr Aufmerksamkeit schenken“, sagt Paul Appleby, CEO von Kinetica.
Warum ist erklärbare KI wichtig?
Erklärbare KI wird eingesetzt, um KI-Entscheidungen für Menschen sowohl verständlich als auch interpretierbar zu machen. … Mit erklärbaren KI-Systemen können Unternehmen Kunden genau zeigen, woher Daten stammen und wie sie verwendet werden, diese regulatorischen Anforderungen erfüllen und im Laufe der Zeit Vertrauen aufbauen.
Was sind Beispiele für erklärbare KI-Prinzipien?
Die vorgeschlagenen Prinzipien sind:
- Erklärung: KI-Systeme sollten begleitende Nachweise oder Begründungen für alle Ausgaben liefern.
- Sinnvoll: Systeme sollten Erklärungen bereitstellen, die für einzelne Benutzer verständlich sind.
- Genauigkeit der Erklärung: Die Erklärung sollte den Prozess des Systems zur Generierung der Ausgabe korrekt widerspiegeln.
Wie funktioniert erklärbare KI?
Explainable AI (XAI) ist ein aufstrebendes Gebiet des maschinellen Lernens, das darauf abzielt zu untersuchen, wie Black-Box-Entscheidungen von KI-Systemen getroffen werden. Dieser Bereich untersucht und versucht, die Schritte und Modelle zu verstehen, die beim Treffen von Entscheidungen erforderlich sind.
Was gemeint ist miterklärbare KI?
Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) ist eine Reihe von Prozessen und Methoden, die es menschlichen Benutzern ermöglichen, die Ergebnisse und Ausgaben von maschinellen Lernalgorithmen zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Erklärbare KI wird verwendet, um ein KI-Modell, seine erwarteten Auswirkungen und mögliche Verzerrungen. zu beschreiben
