Business intelligence

Các đặc điểm hàng đầu của AI có thể giải thích để các tổ chức tận dụng

Các tổ chức nên khám phá một số đặc điểm hàng đầu của AI có thể giải thích Được ai cũng biết rằng trí tuệ nhân tạo đang chiếm lại ngai vàng của các công nghệ tiên tiến trong nhiều tổ chức và ngành công nghiệp trong vài năm qua. Mọi tổ chức đều được xúi giục tận dụng các chức năng thông minh của các mô hình AI để đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường được thúc đẩy bởi công nghệ. Nhưng người ta phải ghi nhớ AI có thể giải thích hoặc XAI trước khi hoàn thành quá trình tận dụng trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống hiện có. Hãy cùng chúng tôi khám phá một số đặc điểm hàng đầu của AI có thể giải thích mà các tổ chức cần biết. Giới thiệu về AI có thể giải thích Trước tiên, các tổ chức cần có đủ kiến ​​thức về AI có thể giải thích trước khi đi sâu vào các đặc điểm để tận dụng. AI có thể giải thích hay XAI được biết đến là một tập hợp các khuôn khổ nhằm giúp các tổ chức hiểu cũng như diễn giải các dự đoán từ các mô hình AI một cách hiệu quả và hiệu quả. Các tổ chức có thể gỡ lỗi và nâng cao hiệu suất của các mô hình AI này một cách liền mạch và có thể làm cho các bên liên quan hiểu được hành vi và cách tạo ra những thông tin chi tiết có ý nghĩa này. XAI giúp tăng khả năng diễn giải của trí thông minh nhân tạo cũng như triển khai các mô hình AI với sự tin tưởng và tự tin cao nhất. Điều cần thiết là các tổ chức phải hiểu rõ ràng về tất cả các quy trình ra quyết định mà không có niềm tin mù quáng vào các mô hình AI. Ban quản lý cần hiểu rõ các mô hình học sâu, thuật toán học máy, cũng như mạng nơ-ron. Một trong những cách tiếp cận của XAI là thông qua các mô hình AI hộp đen yêu cầu giải thích thích hợp thông qua việc bắt chước các mô hình hành vi của các mô hình ban đầu. Bốn nguyên tắc của Giải thích XAI: Đây là nguyên tắc hàng đầu của AI Giải thích cung cấp khả năng cung cấp lời giải thích cho các kết quả của nó với bằng chứng thích hợp để hỗ trợ các kết quả đó. Có năm loại giải thích trong trí tuệ nhân tạo— để người dùng có được niềm tin trong xã hội, đáp ứng các yêu cầu về quy định và tuân thủ, phát triển các mô hình AI với các thuật toán học máy và cho chủ sở hữu hệ thống. Có ý nghĩa: Nguyên tắc XAI này trình bày rằng hành vi của trí tuệ nhân tạo phải có ý nghĩa đối với các bên liên quan và ban quản lý để hiểu được lời giải thích theo những cách khác nhau cũng như nhận được câu trả lời cho các mức độ câu hỏi khác nhau. những mô hình AI này tạo ra những hiểu biết thông minh và có ý nghĩa về các vấn đề trong cuộc sống thực một cách hiệu quả trong một khoảng thời gian ngắn Giới hạn kiến ​​thức: Một trong những nguyên tắc quan trọng của AI có thể giải thích cho thấy các mô hình AI nên hoạt động trong giới hạn kiến ​​thức thông qua dữ liệu lịch sử cũng như đào tạo . Nguyên tắc này có thể ngăn chặn việc tạo ra những hiểu biết không phù hợp có thể dẫn đến thua lỗ lớn trong tương lai. Đặc điểm của AI có thể giải thích XAI giúp hiểu được độ chính xác, công bằng, minh bạch của mô hình AI cũng như kết quả trong giới hạn trong các quy trình ra quyết định thông minh Một trong những đặc điểm của AI có thể giải thích là xây dựng niềm tin và sự tự tin vào tư duy của nhân viên và cấp quản lý trong khi chuyển đổi AI mô hình để sản xuất AI có trách nhiệm xuất hiện sau khi kết hợp XAI vào các hệ thống hiện có của tổ chức AI có thể giải thích giúp thúc đẩy khả năng kiểm tra mô hình và sử dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo Một trong những đặc điểm quan trọng của AI có trách nhiệm là giúp gỡ lỗi hoặc xử lý sự cố một cách hiệu quả và rõ ràng Hiểu biết về các mô hình AI XAI giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình phức tạp về chức năng ra quyết định của trí tuệ nhân tạo XAI cũng giúp giảm chi phí kiểm tra thủ công cũng như các lỗi tiềm ẩn tốn kém trong hệ thống.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button