ACM通信
ACM TechNews
这种人工智能像人类一样思考吗?
麻省理工学院的Angie Boggust说:“在开发共同兴趣时，我们的目标是能够扩大这个分析过程，这样你就可以在更全球的层面上理解你的模型的行为是什么。”
来源:麻省理工学院新闻
麻省理工学院(MIT)和IBM研究中心的科学家开发了“共享兴趣”方法，用于通过评估单个解释来快速分析机器学习模型的行为。
该技术使用显著性方法来突出显示模型是如何做出特定决策的，并将其与实际数据进行比较。
然后，“共同兴趣”应用可量化的度量标准，通过测量模型的决策与基本事实之间的一致性，将模型的推理与人类的推理进行比较，然后将这些决策分为八个类别。
该方法可用于图像和文本的分类。
麻省理工学院的Angie Boggust警告说，该技术只有在它所基于的显著性方法的基础上才能发挥作用;如果这些技术是有偏见的或包含不准确的，该技术将继承这些限制。
从麻省理工学院的新闻
查看全文
版权所有©2022SmithBucklin，美国华盛顿特区
没有找到条目