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IBM Research推出可解释的AI工具包

发布时间:2019/08/09 要闻 浏览次数:288

 
IBM Research今天推出了AI Explainability 360,这是一个开源的最先进算法集合,它使用一系列技术来解释AI模型决策。
此次发布是在IBM一年前发布的AI Fairness 360发布之后,用于检测和缓解AI模型中的偏差。
IBM正在分享其最新的工具包,以增加对人工智能的信任和验证,并帮助那些必须遵守法规的企业使用AI,IBM研究员和负责任的AI负责人Saska Mojsilovic在电话采访中告诉VentureBeat。
“这是至关重要的,因为我们知道组织中的人不会使用或部署人工智能技术,除非他们真的相信他们的决定。而且因为我们为这个世界的很大一部分创建基础设施,它对我们来说至关重要 – 不是因为我们自己内部部署了AI或我们可能在这个领域拥有的产品,但是因为我们的客户创建这些功能是至关重要的。世界将利用它们,“她说。
Mojsilovic说,该工具包也正在分享,因为行业在创建值得信赖的人工智能方面的进展“非常缓慢”。
AI Explainability 360借鉴了IBM Research Group成员的算法和论文。来源材料包括“TED:教授人工智能以解释其决定”,一篇论文在AAAI / ACM会议上接受出版,其中涉及人工智能,道德和社会,以及经常引用的“通过自我解释神经网络实现稳健可解释性, “在NeurIPS 2018上接受发表。
该工具包借鉴了许多不同的方式来解释结果,例如可对比的解释,一种试图解释重要缺失信息的算法。
算法也针对特定场景进行,例如用于解释原型的Protodash,以及用于向最近被拒绝贷款的消费者解释信用评分模型结果的算法,或者需要解释AI模型决策的信贷员。遵守法律。
工具包中的所有八种算法都来自IBM Research,但未来将添加来自更广泛的AI社区的更多算法。
“这不是一个研究小组或一个组织可以移动针头;当我们联手并共同努力时,我们都会受益,这也是我们打算发展工具箱的原因,“Mojsilovic说。

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