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一個新的框架將允許用戶了解人工智能決策背后的原理??紤]到推動擺脫“黑匣子”人工智能系統(tǒng)的推動,這項工作意義重大,尤其是在和執(zhí)法部門等需要證明決策依據(jù)的部門。
該論文的第一作者,北卡羅來納州立大學計算機工程學助理教授吳天福說:“使我們的框架與眾不同的是,我們將這些可解釋性要素納入了AI培訓過程。”
“例如,在我們的框架下,當一個AI程序學習如何識別圖像中的對象時,它也在學習定位圖像中的目標對象,并解析滿足目標對象標準的局部性。然后將這些信息與結果一起顯示。”
在概念驗證實驗中,研究人員將該框架整合到了廣泛使用的R-CNN人工智能對象識別系統(tǒng)中。然后,他們在兩個完善的基準數(shù)據(jù)集上運行該系統(tǒng)。
研究人員發(fā)現(xiàn),將可解釋性框架整合到AI系統(tǒng)中,無論從時間還是準確性上都不會損害系統(tǒng)的性能。
Wu說:“我們認為這是實現(xiàn)完全透明的AI的重要一步。”“但是,還有一些懸而未決的問題要解決。
“例如,該框架目前已通過AI向我們顯示了對象的位置,這些圖像被認為是目標對象的不同特征。那是定性的。我們正在努力使這種定量化,并將置信度得分納入流程。”
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