“Uma máquina usando IA explicável poderia economizar muito tempo da equipe médica, permitindo que eles se concentrassem no trabalho interpretativo da medicina em vez de em uma tarefa repetitiva. Eles poderiam atender mais pacientes e, ao mesmo tempo, dar a cada paciente mais atenção”, diz Paul Appleby, CEO da Kinetica.
Por que a IA explicável é importante?
A IA Explicável é empregada para tomar decisões de IA compreensíveis e interpretáveis por humanos. … Com sistemas de IA explicáveis, as empresas podem mostrar aos clientes exatamente de onde os dados vêm e como estão sendo usados, atendendo a esses requisitos regulatórios e construindo confiança ao longo do tempo.
Quais são exemplos de princípios explicáveis de IA?
Os princípios propostos são:
- Explicação: Os sistemas de IA devem fornecer evidências ou razões para todos os resultados.
- Significativo: Os sistemas devem fornecer explicações que sejam compreensíveis para usuários individuais.
- Precisão da explicação: A explicação deve refletir corretamente o processo do sistema para gerar a saída.
Como funciona a IA explicável?
Explainable AI (XAI) é um campo emergente no aprendizado de máquina que tem como objetivo abordar como as decisões de caixa preta dos sistemas de IA são tomadas. Esta área inspeciona e tenta entender as etapas e modelos envolvidos na tomada de decisões.
O que significaIA explicável?
Explainable artificial intelligence (XAI) é um conjunto de processos e métodos que permite que usuários humanos compreendam e confiem nos resultados e saídas criados por algoritmos de aprendizado de máquina. A IA explicável é usada para descrever um modelo de IA, seu impacto esperado e possíveis vieses.
