Explainable Artificial Intelligence (Xai): Concepts, Enabling Tools, Technologies and Applications
Le monde entier souhaite tirer parti des techniques et outils d'IA à multiples facettes pour déployer et fournir la prochaine génération d'applications commerciales et informatiques. Les gadgets, les machines, les instruments, les appareils et les équipements à forte intensité de ressources, répartis dans divers environnements, sont dotés de compétences en matière d'IA. Les produits connectés sont collectivement ou individuellement capables d'être intelligents dans leurs opérations, leurs offres et leurs résultats.
L'IA est présentée comme la technologie de nouvelle génération permettant de visualiser et de réaliser une multitude de systèmes, de réseaux et d'environnements intelligents. Toutefois, l'adoption massive des méthodes d'IA pose des problèmes. Alors que nous donnons le plein contrôle aux systèmes d'IA pour prendre des décisions, nous avons besoin de savoir comment ces modèles d'IA prennent leurs décisions. La confiance et la transparence des systèmes d'IA sont considérées comme un défi majeur. La construction de graphes de connaissances et leur liaison avec des systèmes d'IA sont recommandées comme une solution viable pour surmonter ce problème de confiance et la voie à suivre pour réaliser les idéaux de l'IA explicable.
Les auteurs se concentrent sur les concepts, outils, cadres et techniques de l'IA explicable. Pour rendre le fonctionnement de l'IA plus transparent, ils introduisent des graphes de connaissances (KG) pour soutenir le besoin de confiance et de transparence dans le fonctionnement des systèmes d'IA. Ils montrent comment ces technologies peuvent être utilisées pour expliquer les solutions de tissu de données et comment les applications intelligentes peuvent être utilisées de manière plus efficace dans les domaines de la finance et des soins de santé.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)