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可解释的人工智能:四个关键行业
发布人: BB电子游戏平台 来源: BB电子游戏 发布时间: 2020-06-24 11:13

  例如,流音乐服务平台Spotify计划向用户推荐歌手Justin Bieber的歌曲,却推荐了Belieber的歌,显然这有些令人感到困扰。这并不一定意味着Spotify网站的程序员必须确保他们的算法透明且易于理解,但人们可能会发现这有些偏离目标,但其后果显然是微不足道的。

  这是可解释人工智能的一个试金石——即机器学习算法和其他人工智能系统,它们可以产生人类可以容易理解并追溯到起源的结果。基于人工智能的结果越重要,对可解释人工智能的需求就越大。相反,相对低风险的人工智能系统可能只适合黑盒模型,人们很难理解其结果。

  IT领导者需要采取措施确保其组织的人工智能用例在必要时正确地包含可解释性。 TigerGraph公司营销副总裁Gaurav Deshpande表示,许多企业首席信息官已经关注这个问题,即使他们了解到特定人工智能技术或用例的价值,他们通常还有一些犹豫。

  这是思考企业如何以及为何采用可解释的人工智能系统而不是操作黑盒模型的另一种方式。他们的业务可能依赖于它。人们对人工智能的主张可能会被。在风险较高的情况下,类似的要求可能相当严重。而这就是可解释的人工智能可能成为机器学习、深度学习和其他学科的商业应用的焦点的原因。

  考虑到这一点,各种人工智能*和IT领导者为此确定可解释人工智能必不可少的行业和用例。银行业是一个很好的例子,可以这么说,可解释的人工智能非常适合机器在贷款决策和其他金融服务中发挥关键作用。在许多情况下,这些用途可以扩展到其他行业,其细节可能会有所不同,但原则保持不变,因此这些示例可能有助于思考组织中可解释的人工智能用例。

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