可解釋性/黑盒子

你真的熟悉所使用的工具嗎？

2020/04/22

你真的熟悉所使用的工具嗎？
編譯／賴佳昀

隨著機器學習模型的應用範圍越來越廣，也就不可避免地對我們的生活造成或多或少的影響，甚至擴大原本就存在社會中的歧視或給出不公的預測結果，深入了解模型的內部運作也就有其必要性。然而可解釋性的相關研究相當困難，即使已有許多工具與套件可供使用，但研究人員能否正確解讀這些工具所提供的數據也是一大問題。

2020/03/11

沒有迴響

相較於愛情與佛法，AI更具可解釋性
講者／黃從仁（臺大心理學系助理教授）｜彙整／羅崇綱
整理自2019.12.28 〈AI嘉年華．當AI成為人的那一天：未來世界的人與社會〉

還記得在準備大學入學面試時，老師總會警告：「記得千萬不要搞怪！」不要搞怪的意思很簡單，將五顏六色的頭髮染回黑色，或將時下流行的潮T改回西裝，總之去回想想阿嬤的乖孫該長怎樣，面試那天打扮成那樣就對了！如果今天面試官從人類換成無法被窺見喜怒哀樂的AI，那又該如何成功達陣呢？

2019/11/21

沒有迴響

AI的可解釋性是什麼？能吃嗎？
撰文／賴佳昀

機器學習，或是說人工智慧快速的發展，讓所謂的「預測能力」大大提升，但是你信任預測出來的結果嗎？或是說你相信這個模型嗎？專業領域內的學者有他們一套衡量的標準，但是對普通民眾（大部分的用戶）而言，他們的信任感該來自何處？

2019/04/15

我們能信任人工智慧嗎？
撰文／Peter Bentley｜譯者／常靖
轉載自《BBC知識》2018年3月第79期

從語音辨識到自動駕駛，深度學習技術的應用可謂無所不包。只是它的運作原理就像人腦一樣，至今仍然成謎。

2019/02/15

沒有迴響

人工智慧重新定義人和資訊連結的方式
講者／馬維英（字節跳動公司副總裁兼人工智能實驗室負責人）｜彙整／蘇建翰
整理自2018.12.16〈CASE探索系列講座第20期．人工智能賦能全球創作與交流平台〉

人工智慧的發展不僅帶動新一波的工業革命、革新商業的模式，也改變了傳統人和資訊互動的方式。