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可解释的人工智能
可解释的人工智能
:说得清,道得明,信得过
答:
近年来,
可解释的人工智能
(Explainable AI)逐渐成为学界讨论的热门话题。话题的中心是可解释性,这表明人们开始不满足人工智能的应用,而开始追问人工智能为什么那么成功,或者为什么在某些场景下做出错误决策。随着人工智能的广泛应用,理解人工智能的决策过程越发重要。如果将人工智能应用到一些敏感领域,例如,...
对话清华大学孙茂松:第三代
人工智能
要处理“
可解释
性”问题
答:
根据
人工智能
研究院院长张钹院士的说法,人工智能在其发展史上已经先后经历了理性主义和经验主义两代。第三代人工智能应该是这两者的完美结合。解决
可解释
性问题,是其核心研究任务之一。 因为知识天然地具有一定解释性,知识库就带有一种可解释性。 “通专虽应兼顾,而重心所寄, 应在通而不在专” 以人工智能和大数...
何宝宏:对“
AI可解释
性”的解释
答:
有广义的
解释
和狭义的解释两种。广义地,指提升AI算法、产品和服务做出决策时的透明度和公平性,以防算法偏见和打开算法黑箱,助力用户的信任和监管的合规性。这种理解方式多见于 社会 、法律和政府层面的各类文件,比如联合国UNESCO的《
人工智能
伦理建议书》等。狭义地,指一个端到端
的AI
深度学习算法,改...
超级自动化……2022年:这些技术发展趋势不容忽视
答:
然而,人工智能在克服偏见、保护隐私和获取信任方面存在挑战,这导致了
可解释人工智能
(XAI)的兴起。XAI是人工智能的一个新兴分支,用于解释人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑。XAI可以改善AI模型的性能,因为XAI的解释有助于找到数据和特征行为中的问题,它也可以提供更好的决策部署,因为其解释为中间人...
人工智能
包括哪些技术
答:
XAI):
可解释
AI是指让AI的决策过程可被人类理解,从而增加其可信度和可接受度。XAI的技术包括可视化、可解释模型等。以上只是
人工智能
的一部分技术,实际上人工智能还包括许多其他的技术和分支,例如决策树、贝叶斯网络、支持向量机等等。这些技术和分支都在不同程度上推动了人工智能的发展和应用。
什么是
人工智能
答:
人工智能
是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以
说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机...
人工智能
有哪些发展趋势
答:
多模态
人工智能
:多模态人工智能将不仅仅涉及语音和图像,还将包括触觉、味觉、嗅觉等感官模式的处理和应用。透明性和
可解释
性:在人工智能技术被越来越广泛地应用的同时,透明性和可解释性也成为人工智能发展的重要趋势。如何让人们理解和信任人工智能系统,已经成为人工智能技术发展的重要议题。总之,人工...
人工智能
包括哪些
答:
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。
人工智能
(Artificial_Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。说起人工智能我们大家...
人工智能
的定义是什么?
答:
人工智能可以
分为弱智能和强智能,区分点是:是否能真正实现推理、思考、解决问题 人工智能 按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。机器学习是利用已有数据,得出某种模型,利用模型预测结果 深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据 希望本回答可以帮助到你 望...
人工智能
是什么?
答:
人工智能
是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知识什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧,它的表现是什么,你
可以
说科学 家有智慧,可你决不会...
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