超越傳統 AI 的黑箱

在能源、醫療和金融等高風險、高價值產業中，相信表面化的機器學習產生的決定，而沒有可解釋理解之推理過程，風險實在太高。因為機器學習是許多 AI 系統的元件，我們必須精確地知道機器到底學到了什麼。機器學習是一個好方法，可以處理的大量資料並告訴我們「有什麼」。但要讓 AI 系統變成人類決策者可信賴的顧問，它們必須能夠解釋「為什麼」。

可解釋的 AI
您可信賴的人工智慧

AI 的應用迅速成長，而機器學習也被用於做出相關數百萬美元甚至人類健康安全的決策。在能源、金融和醫療等規範化的高風險/高價值產業中，相信表面化機器學習產生的決定而無法理解其推理過程，風險實在太高。因此企業對於可解釋 AI (XAI) 的需求日益增加。

問題

對許多人而言，AI 的定義就是機器學習、深度學習或神經網路等傳統 AI 技術。但這類傳統 AI 方法的致命弱點是，它們都是無法解釋為什麼得出這樣答案的「黑箱」。

解決方案

相反的，Beyond Limits 認知 AI 解決方案始終都「可解釋」。我們的認知引擎提供明確的稽核軌跡，解釋建議背後與人類相似的推理過程，並且呈現證據、風險、確定性和模糊性。這些稽核軌跡的設計可由人類理解，並且可由機器解讀。解釋性是信任 AI 的關鍵。

運作原理

可解釋的 AI 無法透過在事後添加或是附加到現有系統上。必須是原始設計的一部分。Beyond Limits 系統涵蓋完整全面的可解釋性，提供高層級的系統警示，加上可深入探討的推理軌跡，並隨附詳細證據、機率和風險。可解釋的 AI 協助去除技術中的神秘感，也是讓人工智慧能夠和人類以可信賴及互利互惠關係共同合作的第一步。

深入瞭解