Черные ящики ИИ - это системы ИИ, в которых внутренняя работа скрыта от пользователя. Вы можете передавать им входные данные и получать выходные данные, но не можете исследовать их внутренний код или логику. Машинное обучение - это доминирующая область искусственного интеллекта. Оно использует алгоритмы, обучающие данные и модели для обработки информации. Некоторые из этих компонентов могут быть скрыты в черных ящиках. Но почему разработчики скрывают свои модели и алгоритмы в черных ящиках? Один из основных поводов - защита интеллектуальной собственности...

Искусственный интеллект может делать удивительные вещи, недоступные людям, но во многих случаях мы понятия не имеем, как системы ИИ принимают решения. Это и называется “черным ящиком систем ИИ”. Причины этого сильно различаются: Собственные разработки — внутренняя работа модели ИИ держится в секрете для защиты интеллектуальной собственности. Глубокое обучение. Глубокие нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения создают тысячи (а иногда и миллионы) нелинейных отношений между входными и выходными данными...

Современные разработки в сфере искусственного интеллекта упираются в проблему «черного ящика», которая ставит под сомнение объективность и точность моделей. Решением может стать прозрачный и объяснимый ИИ Объяснимый искусственный интеллект представляет собой следующий шаг в развитии ИИ, который сделает технологию более понятной и прозрачной. Внедрение объяснимого ИИ позволит расширить сферу его применения на отрасли, которые работают с потенциально чувствительными данными, — медицину, финансы, судопроизводство и другие...