06 | 10 | 2021

Selitettävä tekoäly (XAI) – ymmärrä tekoälyn ja ML:n tulosten taustalla olevat syyt

Tekoälyn mysteerin avaaminen: XAI:n mysteerin ymmärtäminen tekoälyn ja koneoppimistulosten taustalla

esittely

Kun tekoäly (AI) integroituu yhä enemmän terveydenhuoltoon, se voi mullistaa potilaiden hoidon ja tulokset. Tekoälyn käyttö herättää kuitenkin myös huolta avoimuudesta ja vastuullisuudesta, erityisesti päätöksenteon suhteen. Tässä tulee esiin Explainable AI (XAI). XAI antaa lääkäreille ja muille terveydenhuollon ammattilaisille ymmärtää, miten tekoäly päätyi tiettyyn johtopäätökseen tai suositukseen, ja selittää nämä päätökset esimiehilleen ja potilaille selkeästi ja ymmärrettävästi. Tällä tavoin XAI auttaa rakentamaan luottamusta tekoälyn käyttöön terveydenhuollossa varmistaen samalla, että päätökset tehdään potilaan edut ajatellen.

Ydintarina

Tekoälyä (AI) käytetään useammin terveydenhuollossa auttamaan lääkäreitä ja terveydenhuollon ammattilaisia ​​tekemään tietoon perustuvia päätöksiä ja tarjoamaan parempaa potilaiden hoitoa. Kuitenkin, kuten mikä tahansa tekniikka, tekoäly herättää tärkeitä kysymyksiä läpinäkyvyydestä, vastuullisuudesta ja luottamuksesta. Tässä tulee esiin Explainable AI (XAI) – sen avulla lääkärit voivat ymmärtää, miten tekoäly päätyi tiettyyn päätökseen tai johtopäätökseen, ja selittää nämä päätökset esimiehilleen ja potilailleen selkeästi ja ymmärrettävästi.

Yksi XAI:n merkittävimmistä eduista on, että se auttaa rakentamaan luottamusta potilaiden ja terveydenhuollon tarjoajien välille. Potilaat haluavat ymmärtää lääkäreiden suositusten ja päätösten perustelut, ja XAI voi auttaa varmistamaan tämän tason läpinäkyvyyden. Lisäksi lääkärit voivat auttaa potilaita tuntemaan olonsa itsevarmemmaksi ja mukavammaksi käyttäessään tekoälyä hoidossa selittämällä, kuinka tekoäly päätyi tiettyyn diagnoosiin tai neuvoihin.

Samaan aikaan XAI voi auttaa lääkäreitä ymmärtämään paremmin, miten tekoälyä käytetään terveydenhuollossa. Tekoälyn yleistyessä terveydenhuollon ammattilaisten on ymmärrettävä taustalla oleva teknologia ja miten se toimii. XAI voi tarjota lääkäreille työkaluja ja tietoja, joita he tarvitsevat ymmärtääkseen paremmin tekoälyn tekemiä päätöksiä, mikä voi auttaa heitä tarjoamaan parempaa potilaiden hoitoa.

Lopuksi XAI voi myös auttaa parantamaan terveydenhuollon tarjoajien yleistä hoidon laatua. Antamalla lääkäreille mahdollisuuden ymmärtää tekoälyn käyttöä, he voivat integroida tämän tekniikan paremmin käytäntöihinsä ja käyttää sitä päätöksenteossa. Tämä voi johtaa tarkempiin diagnooseihin, tehokkaampiin hoitoihin ja parempiin potilastuloksiin.

Lyhyesti sanottuna Explainable AI (XAI) on kriittinen työkalu lääkäreille ja muille terveydenhuollon ammattilaisille tekoälyyn perustuvan terveydenhuollon aikakaudella. Mahdollistaamalla läpinäkyvyyden, rakentamalla luottamusta ja parantamalla hoidon yleistä laatua, XAI auttaa mullistamaan tapaamme lähestyä potilaiden hoitoa ja tuloksia.

Tässä on mielenkiintoisia faktoja ja tilastoja selittävästä tekoälystä (XAI):

  1. Deloitten tuoreen tutkimuksen mukaan 80 % johtajista uskoo, että tekoäly on tärkeä heidän liiketoiminnalleen nykyään. Silti vain 31 % näistä organisaatioista ymmärtää kattavasti, miten tekoälypäätökset tehdään.
  2. XAI on tärkeä tutkimusalue sekä tiedemaailmalle että teollisuudelle. Esimerkiksi vuonna 2018 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) käynnisti Explainable Artificial Intelligence (XAI) -ohjelmansa luodakseen "uusia tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat selittää heidän päätöksentekoaan ihmiskäyttäjille".
  3. XAI on erityisen tärkeä terveydenhuoltoalalla, jossa panokset ovat korkeat ja päätöksillä voi olla elämää ja kuolemaa johtavia seurauksia. Äskettäisessä tutkimuksessa todettiin, että 80 prosenttia terveydenhuollon ammattilaisista uskoo, että XAI on välttämätön tekoälyn käytön edistämiseksi terveydenhuollossa.
  4. XAI ei ole ratkaiseva vain sen ymmärtämisessä, kuinka tekoäly tekee päätöksiä, vaan sitä voidaan käyttää myös tekoälymallien tarkkuuden ja tehokkuuden parantamiseen. XAI voi auttaa tunnistamaan parannuskohteita ja hienosäätämään tekoälymalleja suorituskyvyn parantamiseksi antamalla palautetta luotettavien valintojen perusteista.
  5. XAI on nopeasti kehittyvä ala, jolla kehitetään jatkuvasti uusia tekniikoita ja lähestymistapoja. Lupaavimpia käytäntöjä ovat päätöspuut, sääntöpohjaiset järjestelmät ja malliagnostiset menetelmät, kuten LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations).

Lyhyesti sanottuna XAI on tekoälyteollisuuden kriittinen tutkimus- ja kehitysalue, jolla on merkittäviä seurauksia monille eri sektoreille ja sovelluksille. Kun ala kehittyy jatkuvasti, voimme odottaa näkevän uusia innovatiivisia tekniikoita ja lähestymistapoja, jotka tasoittavat tietä avoimemmalle ja vastuullisemmalle tekoälyn käytölle yhteiskunnassamme.

Mustan laatikon mystifioiminen: Selitettävän tekoälyn nousu

v500-järjestelmät | edistynyt tekoälyn tarjoaja

Tekoälyn hajottaminen: Kuinka XAI luo läpinäkyvyyttä teollisuudelle


Tekoäly (AI) kehittää yhä suuremman osan jokapäiväistä elämäämme. Esimerkiksi nämä ja kasvojentunnistusjärjestelmät ovat ilmaantuneet erilaisiin koneoppimisen (ML) sovelluksiin. Tehokas ennakoiva analytiikka, keskustelusovellukset, autonomiset laitteet ja hyperpersonoidut järjestelmät, huomaamme, että heidän on luotettava näihin tekoälypohjaisiin järjestelmiin kaikenlaisissa päätöksenteoissa, ja ennusteet ovat ensiarvoisen tärkeitä.
Tekoäly on tulossa eri toimialoille: koulutus, rakentaminen, terveydenhuolto, valmistus, lainvalvonta ja rahoitus. Tämän seurauksena tekoälyä tukevien järjestelmien tekemät päätökset ja ennusteet lisääntyvät akuutti ja monissa tapauksissa kriittinen elämään, kuolemaan ja henkilökohtaiseen hyvinvointiin. Nämä ennusteet ovat esimerkiksi poikkeuksellisen tarkkoja terveydenhuollossa käytettäville tekoälyjärjestelmille.

Ihmisinä meidän on ymmärrettävä täysin, miten päätökset tehdään, jotta voimme luottaa tekoälyjärjestelmien päätöksiin. Mutta valitettavasti rajallinen selitettävyys ja luottamus haittaavat kykyämme luottaa tekoälyjärjestelmiin täysin.

Tekoälyn läpinäkyvyys selitettävän tekoälyn (XAI) avulla

Siten useimmat omistajat, operaattorit ja käyttäjät odottavat XAI: ta vastaus muutamia kuumia kysymyksiä, kuten:
Miksi tekoälyjärjestelmä teki tietyn ennusteen tai päätöksen?
Miksi tekojärjestelmä ei tehnyt muuta?
Milloin tekoälyjärjestelmä onnistui ja milloin epäonnistui?
Milloin tekoälyjärjestelmät antavat riittävän varmuuden, että voit luottaa niihin?
Kuinka tekoälyjärjestelmät voivat korjata syntyviä virheitä?

Explainable Artificial Intelligence (XAI) on joukko tekniikoita ja menetelmiä, jotka sallii ihmisen operaattoreille ymmärtää ja luota koneoppimisalgoritmien luomat tulokset ja tuotokset. Selitettävä tekoäly määrittelee tekoälymallin, sen todennäköisen vaikutuksen ja mahdolliset harhot. Se auttaa erottaa mallien tarkkuus, oikeudenmukaisuus, läpinäkyvyys ja tulokset tekoälypohjaisessa päätöksenteossa. XAI on elintärkeä organisaatiolle luottamuksen rakentamisessa, kun AI-malleja otetaan tuotantoon

Kuinka selittävä tekoäly muuttaa tapaamme käyttää tekoälyä

v500 Systems | edistynyt tekoälyn tarjoaja

Näkymättömän ymmärtäminen: selitettävän tekoälyn merkitys (XAI)


Miksi selittävä AI (XAI) on tärkeä?

Selitettävä tekoäly on käytetään tekemään tekoälypäätöksistä ihmisille ymmärrettäviä ja tulkittavia. Tämä jättää ne alttiiksi merkittävälle riskille; ilman ihmistä, joka on mukana kehitysprosessissa. Tekoälymallit voivat tuottaa puolueellisia tuloksia, jotka voivat johtaa myöhemmin eettisiin ja säännösten noudattamiseen liittyviin ongelmiin.

Miten saavutat selitettävän tekoälyn?

Selitettävän tekoälyn saavuttamiseksi heidän on seurattava malleissa käytettyjä tietoja, löytää tasapaino tarkkuuden ja selitettävyyden välillä ja keskittyä loppukäyttäjään ja kehittää keskeisiä suorituskykyindikaattoreita tekoälyriskin arvioimiseksi.

Mikä on selitettävä esimerkki tekoälystä?

Esimerkkejä ovat konekäännös käyttäen toistuvia hermoverkkoja ja kuvien luokittelu konvoluutiohermoverkkoa käyttäen. Lisäksi Google DeepMindin julkaisema tutkimus on herättänyt kiinnostusta vahvistusoppimista kohtaan.

Missä tapauksessa selitettävän tekoälyn periaatteet hyötyisivät?

Seurauksena, terveydenhuollon on erinomainen paikka aloittaa, osittain siksi, että se on myös alue, jossa tekoäly voi olla varsin edullinen. Esimerkiksi selitettävissä olevat tekoälyllä toimivat koneet voivat säästää lääketieteen ammattilaisten aikaa, jolloin he voivat keskittyä lääketieteen tulkitseviin tehtäviin toistuvien tehtävien sijaan.

Selitettävät tekoälyn periaatteet - lyhyt johdanto

  • Mallit ovat luonnostaan ​​selitettäviä - yksinkertaisia, läpinäkyviä ja helposti ymmärrettäviä.
  • Mallit, jotka ovat luonteeltaan mustaa laatikkoa ja vaativat selitystä erillisillä, toistavilla malleilla, jotka jäljittelevät alkuperäisen mallin käyttäytymistä. Selitä päätösten tai ennusteiden taustalla olevat syyt.

 

Luottamuksen rakentaminen tekoälyyn: selittävän tekoälyn rooli (XAI)

Tekoäly (AI) - 10 kysymystä?

Tekoälyn salaisuuksien paljastaminen: XAI:n voima tietotieteessä

Monimutkaisia ​​koneoppimismalleja pidetään usein mustina laatikoina, mikä tarkoittaa, että kukaan, edes aloittaja, ei tiedä, miksi malli antoi tietyn suosituksen tai ennusteen. Tämän seurauksena sitä ei vain voi selittää. Selitettävä AI tai XAI yrittää korjata mustan laatikon ongelman koneoppimismalleilla. XAI pyrkii tuottamaan mallin, joka voi selittää tiettyjen päätösten tai ennusteiden taustalla olevat syyt ja tuoda esiin sen vahvuudet ja heikkoudet.
XAI auttaa mallin käyttäjiä tietämään, mitä odottaa ja miten malli voi toimia. Esimerkiksi ymmärrys siitä, miksi malli valitsi yhden polun toisen ja tyypilliset virheet, joita malli tekee, on valtava edistysaskel koneoppimisessa.
Tämä avoimuuden ja selitettävyyden taso auttaa rakentamaan luottamusta mallin tuottamiin ennusteisiin tai tuloksiin.

 

Kuinka organisaatio voi aloittaa tekoälyn ja koneoppimisen käytön? | v500 Systems

Näkymättömän ymmärtäminen: selitettävän tekoälyn merkitys (XAI)

Valmis aloittamaan?


Selitettävä tekoäly (XAI) | Avoimuus | Vastuullisuus | Luota | Tulkittavat mallit | Selitettävä | Musta laatikko | Päätöksenteko | Terveydenhuolto | Koneoppiminen | Malliagnostiset menetelmät | Sääntöihin perustuvat järjestelmät | Palaute | Tarkkuus | Bias | Ihmisen ja tietokoneen välinen vuorovaikutus | Etiikka | Tietotiede | Tulkittavuus | Oikeudenmukaisuus | Säännösten noudattaminen

Ota seuraava askel kohti tulevaisuutta tekoälyn ja oikeustekniikan avulla!

Ota meihin yhteyttä jo tänään selvittääksesi, kuinka innovatiiviset työkalumme voivat mullistaa tietojesi tarkkuuden. Asiantuntijamme ovat täällä vastaamassa kaikkiin kysymyksiisi ja opastamassa sinua kohti tehokkaampaa ja tehokkaampaa tulevaisuutta.

Tutustu koko palveluvalikoimaamme aloitussivullamme AIdot.Cloudissa – jossa älykäs haku ratkaisee yritysongelmia.

Muuta tapasi löytää tietoja älykkäällä kognitiivisella haulla. Huippuluokan tekoäly- ja NLP-teknologiamme pystyy nopeasti ymmärtämään monimutkaisimmatkin oikeudelliset, taloudelliset ja lääketieteelliset asiakirjat ja tarjoavat sinulle arvokkaita näkemyksiä yksinkertaisella kysymyksellä.

Virtaviivaista asiakirjojen tarkistusprosessisi asiakirjavertailutuotteemme avulla. Säästä aikaa ja vaivaa tarkistamalla vaivattomasti tuhansia sopimuksia ja lakiasiakirjoja tekoälyn ja NLP:n avulla. Saat sitten kaikki tarvitsemasi vastaukset yhdessä, helposti luettavassa raportissa.

Oletko valmis näkemään, kuinka tekoäly voi toimia sinulle? Varaa tapaaminen kanssamme jo tänään ja koe virtuaalinen kahvi erilailla.

Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin viesteihimme saadaksesi lisätietoja:

Mullistava terveydenhuolto: miten tekoäly vaikuttaa ja auttaa alaa

Miksi sinun pitäisi välittää innovatiivisista teknologioista?

tekoäly (AI); 10 askelta?

Lisätyn tekoälyn käyttäminen ihmissilmukkaan, jos et halua ensin luottaa Koneeseen

Tekoälyn mysteerin purkaminen

#tekoäly #XAI #selittävä tekoäly #terveydenhuolto #selittäminen #osaaminen

MC

AIHEESEEN LIITTYVÄT ARTIKKELIT

07 | 05 | 2024

Mitä myymme?

Tutustu tekoälyn asiakirjojen ymmärtämiseen aiMDC:n avulla. Virtaviivaista työnkulkua, paranna tarkkuutta ja säästä aikaa innovatiivisilla ominaisuuksilla, kuten useiden asiakirjojen vertailu ja Show Highlights. Sano hyvästit manuaaliselle asiakirjojen käsittelylle ja hei tehokkuudelle ja oivallukselle
05 | 05 | 2024

Kuinka kauan kestää tulla luovaksi

Tutki tekoälyn muuntavaa voimaa, joka nopeuttaa matkaa kohti luovuutta. Tehtävien virtaviivaistamisesta inspiraation tarjoamiseen, tekoäly muokkaa innovaatiomaisemaa, jolloin ihmiset voivat vapauttaa luovan potentiaalinsa ennennäkemättömällä tavalla
01 | 05 | 2024

Älykäs tapa kysyä tekoälyä

Tutustu tarkkuuskyselyn taiteeseen valjastaa tekoäly dokumenttien analysointiin. Selvitä strategioita oivallusten maksimoimiseksi ja tiedonkeruuprosessien virtaviivaistamiseksi
27 | 04 | 2024

Yksityiskohdat Rakenna luottamusta: AI on erittäin hyvä Details | 'QUANTUM 5' S1, E10

Sukella tekoälypohjaisen asiakirjankäsittelyn maailmaan ja tutki, kuinka sen huolellinen huomio yksityiskohtiin rakentaa luottamusta varmistamalla tarkkuuden ja luotettavuuden