تحل الشفافية هذه المشكلة باستخدام نماذج سهلة التفسير، سنتطرق إلى بعضها في القسم التالي. تحل القابلية للتفسير هذه المشكلة عن طريق "تفريغ الصندوق الأسود" ، أو محاولة اكتساب نظرة ثاقبة من نموذج التعلم الآلي ، غالبًا باستخدام الأساليب الإحصائية.
ما هي إمكانية شرح النموذج؟
نموذج التفسير هو مفهوم واسع لتحليل وفهم النتائج التي تقدمها نماذج ML. غالبًا ما يتم استخدامه في سياق نماذج "الصندوق الأسود" ، والتي يصعب توضيح كيفية وصول النموذج إلى قرار محدد.
ما هي القابلية للتفسير في التعلم العميق؟
القابلية للتفسير (يشار إليها أيضًا باسم "القابلية للتفسير") هي المفهوم القائل بأن نموذج التعلم الآلي ومخرجاته يمكن تفسيرها بطريقة "منطقية" للإنسان عند مستوى مقبول … البعض الآخر ، مثل أنظمة التعلم العميق ، بينما تكون أكثر أداءً ، إلا أنها تظل أكثر صعوبة في التفسير.
ماذا تعني القابلية للتفسير في سياق نظام الذكاء الاصطناعي؟
أندرو ماتورو ، محلل بيانات ، SPR. "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير بعبارات بسيطة يعني الذكاء الاصطناعي الذي يتسم بالشفافية في عملياته بحيث يكون المستخدمون البشريون قادرين على فهم القرارات والثقة بهايجب على المنظمات أن تطرح السؤال - هل يمكنك شرح كيف أنشأ الذكاء الاصطناعي الخاص بك ذلك رؤية محددة أم قرار؟ " -
ما هي مشكلة التفسير؟
لدى الناس نفور واضح من قرارات الصندوق الأسودالتي تؤثر عليهم مالياً ، وصحياً ، وعشرات الطرق الأخرى بينما في نفس الوقت غافلين عن أنواع مختلفة من القرارات. … عندما يتخذ الذكاء الاصطناعي هذه القرارات ، يمكن سماع طلب التفسير.
