Une machine utilisant une IA explicable pourrait faire gagner beaucoup de temps au personnel médical, leur permettant de se concentrer sur le travail d'interprétation de la médecine plutôt que sur une tâche répétitive. Ils pourraient voir plus de patients et, en même temps, accorder plus d'attention à chaque patient », déclare Paul Appleby, PDG de Kinetica.
Pourquoi l'IA explicable est-elle importante ?
L'IA explicable est utilisée pour rendre les décisions de l'IA à la fois compréhensibles et interprétables par les humains. … Avec des systèmes d'IA explicables, les entreprises peuvent montrer aux clients exactement d'où proviennent les données et comment elles sont utilisées, en respectant ces exigences réglementaires et en renforçant la confiance au fil du temps.
Quels sont les exemples de principes d'IA explicables ?
Les principes proposés sont:
- Explication: les systèmes d'IA doivent fournir des preuves ou des raisons pour toutes les sorties.
- Significatif: les systèmes doivent fournir des explications compréhensibles pour les utilisateurs individuels.
- Explication Précision: L'explication doit refléter correctement le processus du système pour générer la sortie.
Comment fonctionne l'IA explicable ?
Explainable AI (XAI) est un domaine émergent de l'apprentissage automatique qui vise à déterminer comment les décisions de la boîte noire des systèmes d'IA sont prises. Cette zone inspecte et essaie de comprendre les étapes et les modèles impliqués dans la prise de décision.
Qu'entend-on parIA explicable ?
L'intelligence artificielle explicable (XAI) est un ensemble de processus et de méthodes qui permet aux utilisateurs humains de comprendre et de faire confiance aux résultats et aux sorties créés par les algorithmes d'apprentissage automatique. L'IA explicable est utilisée pour décrire un modèle d'IA, son impact attendu et ses biais potentiels.
