Knowledge Graphs for eXplainable Artificial Intelligence: Foundations, Applications and Challenges
Les dernières avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique (profond) en particulier ont révélé un inconvénient majeur des systèmes intelligents modernes, à savoir l'incapacité d'expliquer leurs décisions d'une manière facilement compréhensible par les humains. Alors que l'IA eXplicable est rapidement devenue un domaine de recherche actif en réponse à ce besoin d'amélioration de la compréhensibilité et de la fiabilité, le domaine de la représentation des connaissances et du raisonnement (KRR) a, quant à lui, une longue tradition de gestion de l'information sous une forme symbolique, compréhensible par l'homme.
Ce livre constitue la première collection complète de contributions de recherche sur le rôle des graphes de connaissances pour l'IA explicable (KG4XAI), et les articles inclus ici présentent la recherche universitaire et industrielle axée sur la théorie, les méthodes et les implémentations des systèmes d'IA qui utilisent des connaissances structurées pour générer des explications fiables. L'introduction aux graphes de connaissances est destinée aux lecteurs qui n'ont qu'un bagage minimal dans le domaine, et des chapitres spécifiques sont consacrés aux méthodes avancées, aux applications et aux études de cas qui utilisent les graphes de connaissances dans le cadre de systèmes explicables basés sur les connaissances (KBX-systems). Les derniers chapitres explorent les défis actuels et les orientations futures de la recherche dans le domaine des graphes de connaissances pour l'IA explicable.
Le livre ne fournit pas seulement une vue d'ensemble érudite et de pointe de la recherche dans ce domaine, mais encourage également la combinaison hybride de méthodes d'IA symboliques et subsymboliques, et sera d'un grand intérêt pour tous ceux qui travaillent dans ce domaine.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)