可见,机器人的XAI能力并不相同——我们不能只单独优化它的性能或自我解释的能力。这要求在设计机器人的过程中既要考虑良好的性能,又要考虑到可信赖度高的自我解释
一个可以解释的AI(XAI)系统的目的是通过提供解释,使其行为更加理解人类。有一些普遍的原则,以帮助创造效益,更多的人可理解的AI系统:该系统XAI应该能够解释它的
目前,针对人工智能发展大潮流,谷歌已经开始着手为“可解释的人工智能”(又叫XAI)提供一项新的硬件。目前提供的工具并不多,但大方向正确。 人工智能具有可解释性
XAI是Github上的一个机器学习可解释性工具箱。XAI包含多种分析和评价数据和模型的工具。XAI在开发时遵循负责的机器学习的8个原则。 XAI是Github上的一
Interesting resources related to XAI (Explainable Artificial Intelligence) by Przemysław Biecek Github: https://github.com/pbiecek/xai_reso
可解释的AI(XAI)系统的目的是通过提供解释使人类的行为更易于理解。有一些通用原则可以帮助创建有效的,更易于理解的AI系统:XAI系统应该能够解释其功能和理解,解释它
XAI是人工智能的一个新兴分支,用于解释人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑。下图是对一个完整AI决策流程的简单描述。 除了对上述问题提供解决方案之外,XAI还具有
