最新《可解释人工智能》概述,50页ppt

2021 年 3 月 17 日 专知


随着广泛的应用,人工智能(AI)催生了一系列与人工智能相关的研究活动。其中一个领域就是可解释的人工智能。它是值得信赖的人工智能系统的重要组成部分。本文概述了可解释的人工智能方法,描述了事后人工智能系统(为先前构建的常规人工智能系统提供解释)和事后人工智能系统(从一开始就配置为提供解释)。解释的形式多种多样:基于特征的解释、基于说明性训练样本的解释、基于嵌入式表示的解释、基于热度图的解释。也有结合了神经网络模型和图模型的概率解释。可解释人工智能与许多人工智能研究前沿领域密切相关,如神经符号人工智能和机器教学




专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“XAI50” 就可以获取最新《可解释人工智能》概述,50页ppt》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
9

相关内容

一个可以解释的AI(Explainable AI, 简称XAI)或透明的AI(Transparent AI),其行为可以被人类容易理解。它与机器学习中“ 黑匣子 ” 的概念形成鲜明对比,这意味着复杂算法运作的“可解释性”,即使他们的设计者也无法解释人工智能为什么会做出具体决定。 XAI可用于实现社会解释的权利。有些人声称透明度很少是免费提供的,并且在人工智能的“智能”和透明度之间经常存在权衡; 随着AI系统内部复杂性的增加,这些权衡预计会变得更大。解释AI决策的技术挑战有时被称为可解释性问题。另一个考虑因素是信息(信息过载),因此,完全透明可能并不总是可行或甚至不需要。提供的信息量应根据利益相关者与智能系统的交互情况而有所不同。 https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
【CHI2021】可解释人工智能导论
专知会员服务
119+阅读 · 2021年5月25日
【AAAI2021 Tutorial】工业界负责任的人工智能,262页ppt
专知会员服务
115+阅读 · 2021年2月7日
DARPA可解释人工智能
专知会员服务
127+阅读 · 2020年12月22日
【PKDD2020教程】可解释人工智能XAI:算法到应用,200页ppt
专知会员服务
100+阅读 · 2020年10月13日
【哈佛大学】机器学习的黑盒解释性,52页ppt
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月27日
深度学习自然语言处理概述,216页ppt,Jindřich Helcl
专知会员服务
212+阅读 · 2020年4月26日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
【综述】医疗可解释人工智能综述论文
专知
33+阅读 · 2019年7月18日
Arxiv
4+阅读 · 2019年11月21日
Self-Attention Graph Pooling
Arxiv
13+阅读 · 2019年6月13日
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
VIP会员
相关VIP内容
Top
微信扫码咨询专知VIP会员