“人工智能的黑匣子”：一探究竟
日内瓦大学、日内瓦大学医院和新加坡国立大学的研究人员开发了一种新方法来评估人工智能技术的可解释性。 这为提高人工智能驱动的预测和诊断工具的透明度和信心打开了大门。 这种创新方法揭示了“黑匣子”人工智能算法的不透明性，让用户更好地了解影响人工智能结果的因素以及它们是否可信。
当人工智能应用对人们的健康和福祉产生重大影响时，这一点尤为重要，例如医疗应用。 鉴于即将出台的欧盟人工智能法案，这项研究特别相关，该法案将规范欧盟内部的人工智能开发和使用。 最近的研究结果发表在 Nature Machine Intelligence 上。
代表信息随时间演变的时间序列数据无处不在。 例如，在医学上使用心电图记录心脏活动。 AI 可以对这些数据进行建模以创建诊断和预测工具。
来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-03-black-ai.html