Скачать или смотреть От чёрного ящика к стеклянному: как объяснимый ИИ формирует доверие

Искусственный интеллект способен предсказывать, оптимизировать процессы и предупреждать, но если люди не доверяют этим решениям, его истинная сила теряется. Традиционный ИИ часто действует как «черный ящик», принимая важные решения, не раскрывая причину. Объяснимый ИИ превращает эту тайну в прозрачность, предлагая четкие и действенные решения, лежащие в основе каждого прогноза.
Это видео развенчивает объяснимый ИИ, демонстрируя примеры его применения в реальной жизни:
В бумажном производстве объяснимый ИИ не только предсказывает разрывы листов, но и выявляет их первопричины (вакуум, крутящий момент, химические процессы), чтобы операторы могли устранить проблемы до дорогостоящих сбоев.
В розничной торговле объяснимый ИИ делает скачки спроса понятными, связывая их с акциями или погодой.

В здравоохранении объяснимый ИИ I позволяет врачам увидеть, какие факторы влияют на каждый диагноз.

Мы наглядно продемонстрируем переход от непрозрачных черных ящиков к прозрачным «стеклянным коробкам», расскажем о популярных методах, таких как SHAP и LIME, и объясним, почему объяснимый ИИ необходим для этичного, действенного и соответствующего нормативным требованиям ИИ. Готовы заглянуть внутрь машины? Узнайте, как Explainable AI превращает ИИ из таинственного оракула в надёжного партнёра.

Поставьте лайк, оставьте комментарий и подпишитесь, чтобы узнать больше о прорывах в области прозрачного ИИ.

#explainableai #xai #fromblackboxtoglassbox #trustinai #aiethics #aifuture #machinelearning #datascience #ai #transparencynews

1. Арриета, Алехандро Барредо и др. «Объяснимый искусственный интеллект: концепции, таксономии, возможности и вызовы на пути к ответственному ИИ». Information Fusion, т. 58, 2020, стр. 82–115. Elsevier.

2. Рибейро, Марко Тулио, Самир Сингх и Карлос Гестрин. «“Почему я должен вам доверять?” Объяснение предсказаний любого классификатора». Труды 22-й Международной конференции ACM SIGKDD по поиску знаний и интеллектуальному анализу данных, 2016 г., стр. 1135–1144.

3. Лундберг, Скотт М. и Су-Ин Ли. «Унифицированный подход к интерпретации прогнозов моделей». «Достижения в области нейронных систем обработки информации», т. 30, 2017 г.

4. Хольцингер, Андреас и др. «Что нам нужно для создания объяснимых систем ИИ для медицины?», препринт arXiv arXiv:1712.09923, 2017 г.

5. IBM. «Объяснимый ИИ: укрепление доверия к системам ИИ». IBM Research, 2021 г.