这项研究提供了一个结构化的叙述,通过XAI的三个目的和四个不同阶段的数据挖掘来分类和阐明当前XAI方法,并强调了XAI揭示数据中更深层次洞察的能力,这对AI驱动的科学和医学等领域具有重大意义。 图1 可解释性AI作为一种用于解释、影响和洞察的数据挖掘方...
可解释性人工智能拥有众多的解释性目标。但是由于可解释性的范围太过于广泛,不同的应用场景下所需要解释的内容不一样,甚至针对不同的用户受众所要解释的内容也不同,因此目前XAI领域没有一个统一的评判标准体系。但是文献[2]中对XAI相关工作中用到的评判指标做了总结统计,按...
这里我们来介绍 AI 安全的最后一部分内容:AI 可解释性(interpretability/explainability)。AI 的可解释性和安全性息息相关,在介绍概论时就提到,虽然 AI 在各种工作中都取得了非常好的表现,但是其背后的工作原理仍然并不明晰。这使得 AI 技术对使用者而言经常是一个黑盒的状态在运行,我们无法理解整个模型、并理解每个...
那 AI 模型的准确性和可解释性就无法并存了吗? 杜克大学副教授 Cynthia Rudin 、耶鲁大学副教授 Joanna Radin 基于首个对黑盒模型提出可解释性需求的挑战赛——“可解释性机器学习挑战赛”,对这一问题进行了思考,并将观点发表在了哈佛数据科学计划与麻省理工学院出版社联合推出的刊物《哈佛数据科学评论(HDSR)》上。
这就是 AI 领域的一个研究分支,叫做神经网络的可解释性,它就像是将 AI 模型推进了手术室,拍了个片子,我们可以清晰的看到它内部的运行原理。 今天就一起来了解一下吧。 1、 什么是神经网络的可解释性 神经网络的可解释性,说白了,就是研究如何科学的解释神经网络的工作原理。
2. 解释性AI的分类 可解释性可以从多个维度来考虑: 可解释性 vs 可理解性:可解释性通常指通过后处理方法使复杂模型变得可解释,而可理解性更侧重于构建本身就易于解释的模型。 内生解释 vs 后处理解释:内生解释指的是模型本身就具有解释性,如决策树、线性回归等;后处理解释则是对训练好的模型进行分析和解释。
人工智能(AI)和机器学习(ML)模型如今变得越来越复杂，这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关者解释。可解释性人工智能（XAI）旨在通过让利益相关者理解这些模型的工作方式来解决这一问题，确保他们理解这些模型实际上是如何做出决策的，并确保人工智能系统中的透明度、信任度和问责制来解决这个问题。本文探讨了各种...
▪可解释性AI的定义 1.可解释性AI是指能够理解和解释AI系统决策过程的技术和方法。2.可解释性AI致力于使AI系统的输出和决策过程对人类用户更加透明和可理解。3.通过可解释性AI，用户可以更好地理解AI系统的功能和限制，从而更加有效地使用和控制这些系统。▪可解释性AI的重要性 1.提高AI系统的透明度和可信度...
《可解释性：AI发展的当务之急》在当今时代，人工智能（AI）已从一个边缘的学术领域发展成为全球经济和地缘政治的核心议题。作为一名在AI领域深耕十年的研究者，Dario Amodei见证了这一转变，并深刻认识到，尽管AI技术的发展势不可挡，但其发展的路径、建设的顺序、应用的选择以及推广至社会的方式却有着巨大的可塑性...
可解释性人工智能(XAI)是指使AI系统的决策过程和结果变得透明、可理解的技术。它旨在通过提供清晰、直观的解释,帮助用户、决策者、开发者等利益相关方理解AI是如何做出决策的,以及这些决策背后的原因。XAI不仅关注AI模型的输出结果,更重视其决策过程的可解释性,从而建立用户对AI的信任。 二、XAI的重要性 1. 建立信...