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波宝钱包app最新版本|黑盒人工智能如何发挥作用以及它指的是什么?

发布时间:2024-02-12资讯
1 黑盒人工智能是指不透明且隐藏内部运作的机器学习模型 2 他们可以做出高度准确的预测,但缺乏透明度和可解释性 3 研究人员将黑盒模型与可解释的白盒模型相结合以提高合法性 人

  • 1 黑盒人工智能是指不透明且隐藏内部运作的机器学习模型

  • 2 他们可以做出高度准确的预测,但缺乏透明度和可解释性

  • 3 研究人员将黑盒模型与可解释的白盒模型相结合以提高合法性

人工智能 (AI) 已深深融入我们的日常生活,为从数字助理到推荐系统的一切提供动力。

然而,一些最准确的人工智能系统对其具体工作原理却处于保密状态。 这些不透明模型被称为黑盒人工智能。

什么是黑盒人工智能?

黑盒人工智能由机器学习模型组成,其中导致输出的逻辑和计算不可见。 黑盒模型的算法过于复杂,甚至连其设计者也无法完全理解。

流行的黑盒模型的一些例子包括神经网络、支持向量机和深度学习架构。 这些模型可以分析包含数千个变量的数据,并识别复杂的模式,从而实现极其准确的预测。 然而,它们的复杂性是以透明度为代价的。

准确性的魅力

黑盒模型的精确性使其对​​于解决复杂的现实问题非常有吸引力。 自动驾驶、金融和医疗保健等行业广泛依赖黑盒人工智能来处理大型数据集并识别微妙的见解。 该模型比简化的透明算法具有更高的精度。

然而,它们的不透明性导致缺乏可解释性和问责制。 医疗保健和金融等行业的法规要求决策方式具有透明度。 黑盒模型的神秘性使专家无法正确评估和验证其可靠性。

窥探黑匣子内部

作为回应,研究人员开发了各种可解释技术来窥视黑盒模型的内部。 这些方法通常涉及分析模型的输入和输出,以估计其运作方式。

例如,一种称为局部可解释模型不可知解释(LIME)的技术试图通过稍微改变输入并查看它如何影响输出来一次理解一个预测。 虽然并不完美,但此类方法可以揭示黑匣子隐藏的逻辑。

将力量与白盒模型相结合

另一种有前途的方法是将黑盒人工智能与可解释的白盒模型相集成。 像决策树这样的白盒算法具有简单的结构和计算,很容易被人类理解。 虽然总体上不如黑盒模型准确,但它们通过完全透明来弥补。

连接不透明和透明模型的混合系统提供了高精度和可解释性的平衡。 例如,在医疗诊断应用中,黑盒模型可以首先分析健康数据并做出初步诊断预测。 然后,白盒模型有助于分解得出该结论的所有因素。

通过黑盒和白盒人工智能之间的桥梁,研究人员的目标是充分利用两个世界的优点——利用不透明模型的精度,同时克服其缺乏透明度的问题。

最佳方法取决于具体用例。 然而,提高可解释性有助于增加信任并实现更安全、更公平的人工智能应用。 尽管黑盒模型可能会继续提升到新的性能水平,但仅关注准确性而不考虑可解释性会带来巨大的风险。 细致入微且平衡的方法是开发强大且符合道德规范的人工智能系统的关键。

结论

黑盒人工智能驱动一些最准确的机器学习模型,但对其秘密内部运作缺乏可解释性。 可解释性技术以及与透明白盒模型的组合有助于提高合法性。

但负责任地应用不透明模型仍然面临挑战,特别是在医疗保健等受监管行业。

研究人员继续努力协调黑匣子的准确性和透明度,以释放人工智能的全部潜力,同时避免意外伤害。