مقدمه:
هوش مصنوعی توضیح‌پذیر به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌ها اطلاق می‌شود که هدف آن‌ها ارائه توضیحات قابل فهم برای تصمیمات مدل‌های هوش مصنوعی است. این موضوع به ویژه در کاربردهای حساس مانند پزشکی و مالی اهمیت دارد.
مزایا:
- افزایش اعتماد: توضیح‌پذیری می‌تواند اعتماد کاربران را به سیستم‌های هوش مصنوعی افزایش دهد.
- تشخیص خطا: با ارائه توضیحات، می‌توان خطاهای مدل را شناسایی و اصلاح کرد.
معایب:
- پیچیدگی: ایجاد مدل‌های توضیح‌پذیر ممکن است موجب کاهش دقت شود.
- عدم استاندارد: هنوز استاندارد مشخصی برای ارزیابی توضیح‌پذیری وجود ندارد.
نتیجه‌گیری:
با رشد روزافزون استفاده از هوش مصنوعی، نیاز به سیستم‌های توضیح‌پذیر بیشتر احساس می‌شود. این موضوع می‌تواند به افزایش پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی کمک کند