EN
Mokymosi iš interpretuojamumo sąvoka yra įdomi koncepcija, kuri padeda suprasti, ką daro algoritmai. Per AI dėžutę galime užpildyti tarpą tarp duomenų ir sprendimų, kad įgytumėme naudotojams geriausias kalbų vertimo įrenginys mokymosi pagrįstą informuotumą. Tai ne tik sustiprina pasitikėjimą ir atsakomybę AI, bet ir sukuria begalę galimybių ateityje.
Juodosios dėžės mokymosi modelių atblokavimas prasideda sudėtingų algoritmų skaidymu į mažesnius blokus. Taip pat, kaip mes mokomės matematikos pradėdami nuo paprastos sudėties ir atimties, interpretuojamas mokymasis padeda suprasti žingsnis po žingsnio skaičiavimus, kuriuos mašinos atlieka, kad padarytų išvadas. Šis supratimas palengvina mūsų sprendimų rezultatų priežasčių supratimą ir padeda priimti protingesnius sprendimus.
Vietoj to, kad būtų paimtas skaitmeninis bloknotas ir rašiklis mes naudojame interpretuojamus modelius, kad suprastume logiką kiekvieno prognozavimo užkulisiuose. Jei, pavyzdžiui, mašina nusprendžia rekomenduoti knygą, kurią skaityti, galima pamatyti veiksnius, kurie paveikė tokį sprendimą – mūsų žanro nuomonės, arba mūsų skaitymo įpročiai. Toks skaidrumas leidžia mums pasitikėti AI sistemų tikslumu ir galime pasikliauti jų rekomendacijomis.
Sujungiant duomenis ir sprendimus per interpretuojamus modelius reikia rasti būdą, kaip suderinti dvi skirtingas sritis. Duomenys, žinoma, yra žaliava, kurią geriausios mokomosios žaislos trejų metų vaikams naudojant įžvalgoms gauti, o sprendimai – tai veiksmai, kuriuos galiausiai atliekame remdamiesi tomis įžvalgomis. Interpretuojami mašininio mokymosi modeliai yra tarpininkai tarp šių kompromisų, kurie nukreipia mus per šią informacijos džiungles, kad galėtume priimti pagrįstus sprendimus. Pripažinę ryšį tarp duomenų ir sprendimų, galime geriau optimizuoti savo sprendimų priėmimo procesą, kad pasiektume geresnių rezultatų.
Svarbu suteikti naudotojams įrankius, kurie padėtų suprasti šių automatinio sprendimų prasmę, kad naudotojai galėtų valdyti savo patirtį. Vietoje to, kad būtų tiesiogiai pritaikomi garsų kalbų vertėjas modeliai suteikia mums įrankius, kurie leidžia kvestionuoti, abejoti ir prisitaikyti prie rekomendacijų. Ši laisvė leidžia mums pasirinkti tinkamą sistemą su labiau atitinkančiomis parinktimis, tokiu būdu pagerinant naudotojo patirtį.
Pasitikėjimo ir atsakomybės AI sistemose didinimas yra esminė sudėtinė dalis, kad būtų pasiekta patikima ir kartu darni skaitmeninė ateitis. Aiški skaitmeniniai užrašų bloknotai su rašikliu derinyje sukuriame sistemą, kur skaidrumas ir suprantamumas yra svarbiausia. Tokiu būdu naudotojai gali nustatyti, kodėl mašinos priima tam tikrus sprendimus, užtikrinti, kad rezultatai būtų tikslūs, ir prisiimti atsakomybę AI veiksmams. Žmogaus ir mašinos tarpusavyje sukuriama pasitikėjimo sąsaja tarnauja kaip pagrindas etiškam ir atsakingam AI.
