EN
Maşın öyrənməsinin şərhlənməsi ideyası alqoritmlərin nə etdiyini başa düşməyimizə kömək edən maraqlı bir konsepsiya hesab olunur. Süni intellektin qutusuna qoyulmaqla məlumatlarla qərarlar arasında boşluğu doldura bilərik və ən yaxşı dil tərcüməçi cihazı öyrənməyə əsaslanan daxilolmaları istifadəçilərin əlində yerləşdirə bilərik. Bu yalnız süni intellektə olan etimadı və məsuliyyəti gücləndirmir, həm də gələcək üçün imkanlar kainatı yaradır.
Maşın öyrənmə modellərinin qara qutusunu açmaq, mürəkkəb alqoritmləri daha kiçik bloklara ayırmaqla başlayır. Sadəcə toplama və çıxmaqla riyaziyyatı öyrəndiyimiz kimi, şərhlənən maşın öyrənməsi maşınların nəticələrə gəlmək üçün etdiyi addım-addım hesablamaları başa düşməyimizə kömək edir. Bu başa düşmə bizim nəticələrin səbəblərini anlamağımızı və daha ağıllı qərarlar qəbul etməyimizi asanlaşdırır.
Nəticəni götürmək əvəzinə rəqəmsal bloknot və qələm biz hər bir proqnozun arxasında duran məntiqi başa düşmək üçün izah edici modellərdən istifadə edirik. Məsələn, maşın oxumaq üçün kitab tövsiyə etməyə qərar verərsə, bu qərara təsir edən amillər – bizim janr üstünlüklərimiz və ya oxumaq vərdişlərimiz – barədə məlumat görünür. Belə şəffaflıq bizə süni intellekt sistemlərinin dəqiqliyinə inanmaq imkanı verir və biz onların tövsiyələrinə etimad edə bilərik.
Verilənləri və qərarları izah edici modellər vasitəsilə birləşdirmək iki müxtəlif dünyanı uzlaşdırmaq yolunu tapmağı nəzərdə tutur. Verilənlər, əlbəttə, xam maddədir ki, üç yaşlı uşaqlar üçün ən yaxşı təlim oyuncaqları dərinlikli nəticələr əldə etmək üçün istifadə olunur, qərarlar isə bu nəticələrə əsasən nəhayət verdiyimiz addımlardır. İzah edici maşın öyrənməsi isə bu kompromisslər arasında vasitəçi rolunu oynayır və bizə məlumatların bu cəngəlinə dərinliyli yol göstərərək əsaslı qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Verilənlər və qərarlar arasında əlaqəni tanımaqla qərar qəbul etmə prosesimizi daha yaxşı nəticələr üçün optimallaşdıra bilərik.
Bu avtomatik qərarların arxasında duran mənanı başa düşmək üçün istifadəçilərə alətlər təqdim etmək onlara təcrübələrini formalaşdırmaq gücü verən əsas amildir. Passiv şəkildə bir şeyin arxasınca getmək əvəzinə audio dil tərcüməçi modellər bizə tövsiyələri şübhə altına almaq, sual vermək və onlara uyğunlaşmaq üçün alətlər verir. Bu azadlıq bizə daha yaxşı uyğun gələn seçimlərlə xüsusi sistem seçməyə imkan verir və istifadəçi təcrübəsini daha yaxşı uyğunlaşdırılmış edir.
İİ sistemlərinə olan inamın və məsuliyyətin artırılması etibarlı və davamlı rəqəmsal gələcək üçün əsas komponentdir. Şərh edilə bilən rəqəmsal dəftərlər qələmlə qarışıqda biz şəffaflıq və başa düşülməyin əsas olduğu sistemi yaradırıq. Bununla istifadəçilər maşınların nəyə görə belə qərarlar verdiyini izləyə, nəticələrin doğruluğunu təmin edə və İİ-ni onun fəaliyyəti üçün məsuliyyətə cəlb edə bilərlər. İnsan və maşın arasında yaradılan bu etibar əlaqəsi etik və məsuliyyətli İİ üçün əsas zəmin kimi xidmət edir.
