`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Новая разработка делает «чёрный ящик» ИИ более прозрачным

0 
 

Новая разработка делает «чёрный ящик» ИИ более прозрачным

Программная платформа (фреймворк) искусственного интеллекта (ИИ) созданная в университете штата Северная Каролина, призвана облегчить пользователям понимание того, чем руководствуется машинный разум, приходя к тем или иным выводам. Позволяя отойти от сложившегося представления о системах ИИ, как о «чёрном ящике», эта работа имеет особенное значение для таких областей, как военное дело, где требуется разумное обоснование принимаемых решений.

«Одна из отличительных особенностей нашего фреймворка состоит в том, что мы делаем частью процесса обучения ИИ элементы, позволяющие его истолковать, — сказал Тяньфу У (Tianfu Wu), доцент компьютерных технологий университета Северной Каролины. Он также является первым автором статьи об этой работе, которая будет представлена в конце месяца на международной конференции по компьютерному зрению в Сеуле (Южная Корея).

Так, например, тренируясь распознавать объекты на картинке, ИИ-программа одновременно учится локализовать их внутри изображения и анализировать, что именно в этом конкретном месте соответствует критериям целевого объекта. Эта информация добавляется к результатам распознавания.

В целях проверки работоспособности такой концепции исследователи внедрили свой фреймворк в широкоиспользуемую интеллектуальную систему идентификации объектов, R-CNN. Затем они протестировали модифицированную систему на двух эталонных массивах данных, PASCAL VOC 2007 и COCO 2017

Тестирование подтвердило, что включение интерпретирующего фреймворка в состав системы ИИ не оказывает негативного влияния на эффективность работы последней, как в смысле времени, так и точности.

Участники проекта считают его важным шагом к созданию полностью «прозрачного» ИИ. При этом, они признают, что предстоит ещё много работы для перехода от качественной интерпретации ИИ к количественной, с включением в процесс коэффициента достоверности.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT