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Sistemas de IA explicables: comprender las decisiones de las máquinas
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Sistemas de IA explicables: comprender las decisiones de las máquinas
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sistemas de ia
ia
decisiones de las máquinas
informática
Mind Map by
Maria Solano
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Maria Solano
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Sistemas de IA explicables: comprender las decisiones de las máquinas
DARPA
Agencia de proyectos de investigación avanzada de defensa
Trabajan
Reconocimiento de imágenes
Reconocimiento y generación de voz
Robótica
Vehículos autónomos
Sistemas de diagnóstico médico
Sistemas de aprendizaje automático
Desarrollo de nuevos enfoques de aprendizaje automático
2016
Inteligencia artificial explicable (XAI)
IA
Características
El tipo de usuario
Novato
Experto
El mecanismo de acceso
Ventana emergente
Invocación del usuario
Tipo de conocimiento para la explicación
Fundamentos del conocimiento
Conocimiento terminológico
Toma
Longitud de la explicación
Su orientación
Inteligencia Artificial
Utilizan
Matemáticas complejas
Tecnologías actuales
Ayudan
Razonamiento de toma de decisiones
Incomprensible
Aplicaciones militares
Vehículos autónomos
Por decisiones inesperadas
Conclusiones
Existe
Dicotomía entre un alto rendimiento
Capacidad de explicación deficiente
Ventajas
Desarrollar nuevas técnicas
Elusión la necesidad de esta capa extra
Permite
Métodos de aprendizaje automático vinculados
Mejorar las capacidades de explicación
Capacidad de explicación
IA simbólica
Almacenan conocimientos
Utilizan símbolos
Se manipulan con operativos lógicos
Usuarios finales
Comunicación
Interfaz de usuario
Motor de inferencia de sistema experto
Utiliza
Conocimiento del área
Consulta determinada por usuario
Responde consultas analizadas
Explicación de la capacidad
Base de conockimiento
Usa
Reglas de operación.
IA de aprendizaje automático
IA no simbólico
No usa
Reglas de operación.
Utilizan
Enfoque de desglose para la extracción de reglas
Integra
El problema
Resolver el comportamiento
Se basa
Redes neuronales
Adquieren gran cantidad de información
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