هوش مصنوعی توضیحپذیر (Explainable AI)
📅 تاریخ انتشار: 1404/07/11
🏷 کلمات کلیدی: هوش مصنوعی توضیحپذیر, شفافیت در هوش مصنوعی, اعتماد به سیستمهای هوش مصنوعی, الگوریتمهای تبیینپذیر, تکنیکهای تفسیر مدل, کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع, چالشهای هوش مصنوعی توضیحپذیر
چکیده
«هوش مصنوعی توضیحپذیر (Explainable AI)» هوش مصنوعی توضیحپذیر (XAI) به عنوان یکی از حوزههای نوین و حیاتی در علم داده و یادگیری ماشین، به بررسی و توسعه الگوریتمها و مدلهایی میپردازد که بتوانند تصمیمات و پیشبینیهای خود را به صورت شفاف و قابل درک برای انسانها توضیح دهند. با افزایش استفاده از مدلهای پیچیده مانند شبکههای عصبی عمیق، نیاز به درک و تفسیر نتایج آنها بیشتر از پیش احساس میشود. این امر نه تنها به افزایش اعتماد کاربران به سیستمهای هوش مصنوعی کمک میکند، بلکه امکان شناسایی و اصلاح خطاها و جانبداریها را نیز فراهم میآورد. مقاله حاضر به معرفی مفاهیم پایهای XAI، تکنیکهای مختلف برای دستیابی به توضیحات مؤثر، و چالشهای موجود در این حوزه میپردازد. همچنین، کاربردهای عملی هوش مصنوعی توضیحپذیر در زمینههای مختلفی از جمله پزشکی، مالی و خودروسازی بررسی میشود. در ادامه، به بررسی روشهای ارزیابی کیفیت توضیحات و تأثیر آنها بر تصمیمگیریهای کاربران و ذینفعان پرداخته میشود. در نهایت، مقاله به آینده XAI و ضرورتهای پژوهشی در این زمینه اشاره میکند و به بررسی راهکارهایی میپردازد که میتواند به بهبود و پیشرفت این حوزه کمک کند. این مقاله به عنوان منبعی برای پژوهشگران و متخصصان حوزه هوش مصنوعی، بهویژه کسانی که به دنبال فهم بهتر و توسعه سیستمهای هوش مصنوعی قابل اعتماد و شفاف هستند، مفید خواهد بود.
راهنمای مطالعه
- مفهوم هوش مصنوعی توضیحپذیر و اهمیت آن
- تفاوتهای هوش مصنوعی توضیحپذیر با هوش مصنوعی سنتی
- روشها و تکنیکهای رایج در هوش مصنوعی توضیحپذیر
- چالشها و محدودیتهای هوش مصنوعی توضیحپذیر
- کاربردهای عملی هوش مصنوعی توضیحپذیر در صنایع مختلف
- اهمیت شفافیت و اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی
- آینده هوش مصنوعی توضیحپذیر و روندهای رو به رشد
مفهوم هوش مصنوعی توضیحپذیر و اهمیت آن
هوش مصنوعی توضیحپذیر (Explainable AI) به معنای توانایی سیستمهای هوش مصنوعی در ارائه توضیحات قابل فهم برای تصمیمات و پیشبینیهای خود است. این مفهوم در پاسخ به نیاز روزافزون به شفافیت و قابلیت اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی به وجود آمده است. بهویژه در حوزههایی مانند پزشکی، مالی و حقوقی، جایی که تصمیمات ممکن است تأثیرات عمیق و پایداری بر زندگی انسانها داشته باشند، ارائه توضیحات مناسب برای رفتار و خروجیهای مدلهای هوش مصنوعی ضروری است. اهمیت هوش مصنوعی توضیحپذیر در چندین بعد قابل بررسی است. اولاً، این نوع هوش مصنوعی به افزایش اعتماد کاربران کمک میکند. زمانی که کاربران بتوانند بفهمند که چرا یک سیستم خاص یک تصمیم خاص را اتخاذ کرده است، احتمال پذیرش و استفاده از آن سیستم افزایش مییابد. این اعتماد نه تنها بر اساس کارایی مدل، بلکه بر اساس شفافیت و قابلیت توضیحپذیری آن بنا میشود. ثانیاً، هوش مصنوعی توضیحپذیر به توسعهدهندگان و محققان این امکان را میدهد که بهخوبی عملکرد مدلهای خود را درک کنند. با بررسی دقیقتر فرآیندهای تصمیمگیری، محققان میتوانند نقاط ضعف و قوت مدلها را شناسایی کرده و به بهینهسازی آنها بپردازند. این فرآیند نه تنها به بهبود عملکرد مدلها کمک میکند، بلکه به شناسایی و کاهش تبعیضهای ممکن در تصمیمات هوش مصنوعی نیز منجر میشود. ثالثاً، در شرایطی که مدلهای هوش مصنوعی دچار خطا یا اشتباه شوند، توضیحپذیری میتواند به شناسایی و رفع مشکلات کمک کند. با درک بهتر دلایل پشت پرده تصمیمگیریها، میتوان راهحلهای مؤثرتری برای بهبود مدلهای هوش مصنوعی جستجو کرد و از تکرار اشتباهات جلوگیری نمود. در نهایت، هوش مصنوعی توضیحپذیر به عنوان یک ابزار برای پاسخگویی اجتماعی و اخلاقی در استفاده از فناوریهای پیشرفته نیز شناخته میشود. با ارائه شفافیت در فرآیندهای تصمیمگیری، این نوع هوش مصنوعی میتواند به کاهش نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی، تبعیض و عواقب ناخواستهای که ممکن است ناشی از استفاده از سیستمهای هوش مصنوعی باشد، کمک کند.تفاوتهای هوش مصنوعی توضیحپذیر با هوش مصنوعی سنتی
هوش مصنوعی توضیحپذیر (Explainable AI) و هوش مصنوعی سنتی (Traditional AI) هر دو در تلاش برای حل مسائل پیچیده و بهبود فرآیندهای تصمیمگیری هستند، اما در رویکردها و نتایج به کار رفته تفاوتهای قابل توجهی دارند. یکی از اصلیترین تفاوتها در شفافیت و قابلیت فهم مدلهاست. در هوش مصنوعی سنتی، به ویژه مدلهای پیچیدهای مانند شبکههای عصبی عمیق، فرآیند تصمیمگیری معمولاً به عنوان یک «جعبه سیاه» محسوب میشود. به این معنا که کاربران یا حتی توسعهدهندگان مدل نمیتوانند به راحتی دلیل یک تصمیم خاص را درک کنند. در مقابل، هوش مصنوعی توضیحپذیر به دنبال ارائه دلایل و توجیهات واضح برای تصمیمات خود است. این قابلیت نه تنها به کاربران کمک میکند تا اعتماد بیشتری به سیستمهای هوش مصنوعی داشته باشند، بلکه به توسعهدهندگان امکان میدهد تا نقاط ضعف و قوت مدلها را شناسایی کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی توضیحپذیر در زمینههای حساس مانند پزشکی، حقوق و مالی اهمیت بیشتری پیدا میکند. در این حوزهها، تصمیمات میتوانند تأثیرات عمیق و پایدار بر زندگی افراد داشته باشند و بنابراین، وجود شفافیت و قابلیت تفسیر در تصمیمات هوش مصنوعی امری ضروری است. در این زمینه، مدلهای قابل توضیح میتوانند به کاربران نهایی این امکان را بدهند که درک بهتری از فرآیندهای تصمیمگیری داشته باشند و در نتیجه، از عواقب نامطلوب جلوگیری کنند. تفاوت دیگر در قابلیت بهبود و یادگیری مدلهاست. در هوش مصنوعی سنتی، عدم شفافیت میتواند منجر به بروز مشکلاتی در بهینهسازی و بهروز رسانی مدلها شود. در حالی که در هوش مصنوعی توضیحپذیر، قابلیت تفسیر تصمیمات به توسعهدهندگان این امکان را میدهد که با درک بهتر از دلایل خطاها و نقاط ضعف مدل، آن را بهبود دهند. همچنین، هوش مصنوعی توضیحپذیر به کاربران غیرمتخصص این امکان را میدهد که بدون نیاز به دانش عمیق از الگوریتمهای پیچیده، به استفاده از سیستمهای هوش مصنوعی پرداخته و در فرآیندهای تصمیمگیری فعالانه شرکت کنند. این ویژگی به ویژه در محیطهایی که نیاز به همکاری انسان و ماشین وجود دارد، اهمیت دارد. به طور کلی، هوش مصنوعی توضیحپذیر به عنوان یک پاسخ به چالشهای موجود در هوش مصنوعی سنتی، سعی در ایجاد یک پل ارتباطی میان فناوری و انسان دارد و به دنبال ایجاد سیستمی است که نه تنها کارآمد باشد بلکه قابل درک و اعتماد نیز باشد.روشها و تکنیکهای رایج در هوش مصنوعی توضیحپذیر
هوش مصنوعی توضیحپذیر (XAI) به مجموعهای از روشها و تکنیکها اشاره دارد که هدف آنها افزایش شفافیت و فهم مدلهای هوش مصنوعی برای کاربران و ذینفعان است. این موضوع بهویژه در زمینههایی مانند پزشکی، مالی و حقوقی اهمیت زیادی دارد، زیرا تصمیمات این سیستمها میتوانند تأثیرات عمیقی بر زندگی افراد داشته باشند. از جمله تکنیکهای رایج در این حوزه میتوان به «مدلهای قابل تفسیر» و «تکنیکهای تفسیر پسزمینه» اشاره کرد. مدلهای قابل تفسیر، مانند درختهای تصمیم و مدلهای خطی، به طور طبیعی شفافتر هستند و میتوانند به راحتی توسط انسانها درک شوند. این مدلها به کاربران این امکان را میدهند که بفهمند چگونه ویژگیهای مختلف بر نتیجه نهایی تأثیر میگذارند. از سوی دیگر، تکنیکهای تفسیر پسزمینه به مدلهای پیچیدهتری مانند شبکههای عصبی عمیق مربوط میشوند که بهطور ذاتی شفافیت کمتری دارند. تکنیکهایی مانند LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) و SHAP (SHapley Additive exPlanations) این امکان را فراهم میکنند که با ایجاد مدلهای محلی و تحلیلی، تأثیر هر ویژگی بر پیشبینیهای مدل اصلی را بررسی کنند. این تکنیکها میتوانند به کاربران کمک کنند تا بفهمند چرا مدل به یک تصمیم خاص رسید و چه عواملی در شکلگیری آن تأثیرگذار بودند. علاوه بر این، «تکنیکهای بصریسازی» نیز در این زمینه به کار میروند. این ابزارها به کاربران اجازه میدهند تا با استفاده از نمودارها و گرافها، نحوه عملکرد مدل را بهصورت بصری مشاهده کنند. به عنوان مثال، نقشههای حرارتی میتوانند نواحی مهم تصویر را که مدل بر اساس آنها تصمیمگیری کرده است، نشان دهند. توجه به بازخورد کاربران و ذینفعان نیز از دیگر جنبههای مهم در توسعه سیستمهای هوش مصنوعی توضیحپذیر است. با جمعآوری نظرات و تجربیات کاربران، میتوان بهبودهای لازم را در طراحی و پیادهسازی مدلها انجام داد تا تفسیرپذیری آنها افزایش یابد. در نتیجه، انتخاب روش مناسب برای تفسیر و توضیح مدلهای هوش مصنوعی به نوع کاربرد، نیازها و زمینههای خاص استفاده بستگی دارد. بنابراین، ترکیبی از تکنیکها و ابزارها میتواند به بهبود فهم و اعتماد به این سیستمها کمک کند، بهویژه در سناریوهای حساس و بحرانی.چالشها و محدودیتهای هوش مصنوعی توضیحپذیر
هوش مصنوعی توضیحپذیر (XAI) به عنوان یک حوزه نوظهور در علم داده و یادگیری ماشین، به دنبال ارائه شفافیت و قابل فهم بودن تصمیمات گرفته شده توسط مدلهای هوش مصنوعی است. اما در این مسیر، چالشها و محدودیتهای قابل توجهی وجود دارد که میتواند بر کارایی و پذیرش این فناوری تأثیر بگذارد. یکی از چالشهای اصلی، پیچیدگی مدلهای یادگیری عمیق است. این مدلها، به دلیل تعداد زیاد پارامترها و لایههای پنهان، به طور طبیعی به عنوان «جعبههای سیاه» شناخته میشوند. تلاش برای تولید توضیحات قابل فهم از این مدلها میتواند منجر به از دست دادن دقت و کیفیت پیشبینیها شود. به عبارت دیگر، سادهسازی توضیحات ممکن است به این معنا باشد که جزئیات مهمی از دادهها و الگوهای موجود نادیده گرفته شود. محدودیت دیگر در زمینه عدم توافق بر روی معیارهای ارزیابی توضیحپذیری است. هنوز هیچ استاندارد مشخصی برای سنجش کیفیت و کارایی توضیحات وجود ندارد. این امر باعث میشود که پژوهشگران و توسعهدهندگان نتوانند به یک اجماع کلی در مورد آنچه که یک توضیح خوب باید باشد، برسند. این عدم توافق میتواند منجر به سردرگمی میان کاربران نهایی و عدم اعتماد به نتایج سیستمهای هوش مصنوعی شود. علاوه بر این، چالشهای اخلاقی و قانونی نیز در این حوزه مطرح میشود. با توجه به اینکه بسیاری از تصمیمات گرفته شده توسط سیستمهای هوش مصنوعی میتواند تأثیرات عمیقی بر زندگی افراد داشته باشد، نیاز به شفافیت بیشتر احساس میشود. در این راستا، سوالاتی در مورد مسئولیتپذیری و حقوق افراد به وجود میآید. برای مثال، در صورت بروز خطا، مشخص کردن مسؤولیت تصمیمات گرفته شده چگونه ممکن خواهد بود؟ تجربه کاربر نیز یکی از جنبههای مهم در توسعه سیستمهای XAI است. کاربران ممکن است درک متفاوتی از توضیحات ارائه شده داشته باشند و این تفاوت در درک میتواند به عدم پذیرش تکنولوژی منجر شود. به علاوه، کاربران ممکن است ترجیح دهند که به جای دریافت توضیحات پیچیده، به سادگی به نتایج نهایی اعتماد کنند، که این موضوع میتواند چالشهای جدیدی را در زمینه طراحی رابطهای کاربری ایجاد کند. در نهایت، با توجه به اینکه تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی توضیحپذیر هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد، نیاز به پژوهشهای بیشتر و پیشرفتهای تکنولوژیکی احساس میشود. این پیشرفتها باید به گونهای باشد که ضمن حفظ دقت و کارایی مدلها، شفافیت و قابل فهم بودن تصمیمات را نیز بهبود بخشد.کاربردهای عملی هوش مصنوعی توضیحپذیر در صنایع مختلف
هوش مصنوعی توضیحپذیر (XAI) به دلیل تواناییاش در ارائه شفافیت و استدلالهای منطقی در تصمیمگیریها، به سرعت در صنایع مختلف به کار گرفته میشود. در ادامه به برخی از کاربردهای عملی این نوع هوش مصنوعی در صنایع مختلف اشاره میشود: این کاربردها نشاندهنده اهمیت روزافزون هوش مصنوعی توضیحپذیر در بهبود فرآیندها و تصمیمگیریها در صنایع مختلف است. در واقع، با افزایش پیچیدگی سیستمهای هوش مصنوعی، نیاز به شفافیت و توضیحپذیری بیشتر از همیشه حس میشود.بهداشت و درمان:
در صنعت پزشکی، XAI میتواند به پزشکان در تشخیص بیماریها و انتخاب درمانهای مناسب کمک کند. به عنوان مثال، الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند با تحلیل دادههای بالینی، پیشبینیهای دقیقی از نتایج درمان ارائه دهند و با توضیح منطقی این پیشبینیها، اعتماد پزشکان و بیماران را جلب کنند.
مالی و بانکداری:
در این صنعت، تصمیمات مربوط به اعتبارسنجی و مدیریت ریسک اهمیت بالایی دارد. استفاده از XAI میتواند به بانکها کمک کند تا دلایل رد یا تأیید درخواستهای وام را به وضوح بیان کنند، که این امر میتواند به افزایش شفافیت و کاهش تنشهای حقوقی منجر شود.
خودروسازی و حمل و نقل:
در حوزه خودروهای خودران، XAI میتواند به توضیح رفتار سیستمهای اتوماسیون کمک کند. در مواقعی که یک خودرو خودران تصمیمی غیرمنتظره میگیرد، توضیحات واضح از سوی سیستم میتواند به درک بهتر مسافران و سایر رانندگان کمک کند و ایمنی را افزایش دهد.
بازاریابی و تبلیغات:
در صنعت بازاریابی، XAI میتواند به تحلیل رفتار مشتری و پیشبینی نیازهای آنها کمک کند. با ارائه توضیحات درباره انتخابهای تبلیغاتی، بازاریابان میتوانند استراتژیهای خود را بهینهسازی کنند و اعتماد مشتریان را جلب نمایند.
تولید و صنایع سنگین:
در زمینه تولید، XAI میتواند در تحلیل دادههای تولید و کیفیت به کار رود. سیستمهای مبتنی بر XAI میتوانند دلایل نقصهای تولیدی را شناسایی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود فرآیندها ارائه دهند، که این امر میتواند به کاهش هزینهها و افزایش کارایی منجر شود.
امنیت سایبری:
در این حوزه، XAI میتواند به شناسایی تهدیدات و حملات سایبری کمک کند. با تحلیل رفتار سیستم و ارائه توضیحات درباره انواع حملات، متخصصان امنیت میتوانند به سرعت واکنش نشان دهند و از وقوع حملات جلوگیری کنند.
اهمیت شفافیت و اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی
شفافیت و اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی (AI) به عنوان دو عنصر کلیدی در موفقیت و پذیرش این فناوریها در جامعه و صنایع مختلف شناخته میشوند. شفافیت به معنای قابلیت درک و توضیح عملکرد یک مدل هوش مصنوعی است. این ویژگی به کاربران و تصمیمگیرندگان این امکان را میدهد که درک بهتری از نحوه فعالیت مدل داشته باشند و بتوانند دلایل تصمیمات آن را تحلیل کنند. اعتماد نیز به عنوان یکی از پیشنیازهای اصلی برای پذیرش هوش مصنوعی در کاربردهای حساس، مانند پزشکی، مالی و حقوقی، مطرح است. کاربران و ذینفعان باید مطمئن باشند که سیستمهای هوش مصنوعی به گونهای طراحی شدهاند که تصمیمات عادلانه، قابل اعتماد و بدون تعصب اتخاذ کنند. عدم شفافیت میتواند به ایجاد شک و تردید در کاربران منجر شود و در نهایت باعث کاهش اعتماد به این سیستمها گردد. در بسیاری از موارد، تصمیمات اتخاذ شده توسط مدلهای هوش مصنوعی ممکن است به دلیل پیچیدگی الگوریتمها یا عدم وضوح در دادههای ورودی، قابل درک نباشند. این امر میتواند به عواقب جدی منجر شود، به ویژه زمانی که این تصمیمات بر روی زندگی افراد تأثیر میگذارد، مانند تشخیص بیماریها یا اعطای تسهیلات مالی. بنابراین، ضروری است که توسعهدهندگان هوش مصنوعی به شفافیت در طراحی مدلهای خود توجه کنند و ابزارهایی برای توضیح و تفسیر خروجیها فراهم آورند. استفاده از روشهای هوش مصنوعی توضیحپذیر میتواند به کاهش عدم قطعیت و افزایش شفافیت کمک کند. این روشها به کاربران این امکان را میدهند که درک کنند چرا یک مدل خاص به نتیجهای خاص رسیده است و چه عواملی در این فرایند تأثیرگذار بودهاند. این قابلیت نه تنها به کاربران اعتماد بیشتری به سیستمها میدهد، بلکه به توسعهدهندگان نیز کمک میکند تا الگوریتمها را بهبود بخشند و از بروز مشکلات احتمالی جلوگیری کنند. در نهایت، شفافیت و اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی به یکدیگر وابستهاند. بدون شفافیت، اعتماد به این سیستمها به شدت کاهش مییابد و بدون اعتماد، پذیرش و استفاده از این فناوریها در جوامع مختلف با چالشهای جدی روبرو خواهد بود. به همین دلیل، سرمایهگذاری بر روی تحقیق و توسعه در زمینه هوش مصنوعی توضیحپذیر، نه تنها به بهبود کیفیت تصمیمگیریها کمک میکند، بلکه به استقرار یک اکوسیستم سالمتر و پایدارتر برای استفاده از این فناوریهای نوین منجر خواهد شد.آینده هوش مصنوعی توضیحپذیر و روندهای رو به رشد
آینده هوش مصنوعی توضیحپذیر (XAI) به عنوان یک حوزه رو به رشد و حیاتی، مسیری را برای تحقق شفافیت و اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی هموار میکند. با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در بخشهای مختلف، از جمله بهداشت، حملونقل، مالی و امنیت، نیاز به الگوریتمهای قابل فهم و تبیینپذیر بیش از پیش احساس میشود. این امر به ویژه زمانی اهمیت پیدا میکند که تصمیمات حیاتی و حساس توسط سیستمهای هوش مصنوعی اتخاذ میشود و نیاز به توضیحات منطقی و قابل درک برای کاربران و ذینفعان وجود دارد. روندهای رو به رشد در این حوزه شامل توسعه روشهای جدید برای تبیین مدلها، بهبود تعاملات انسان و ماشین، و ایجاد استانداردهای اخلاقی و قانونی برای استفاده از هوش مصنوعی است. به عنوان مثال، پژوهشگران در حال کار بر روی الگوریتمهایی هستند که به کاربران این امکان را میدهند تا نه تنها به نتیجه نهایی تصمیمگیری هوش مصنوعی دسترسی پیدا کنند، بلکه بتوانند فرآیندهای منطقی پشت آن را نیز درک کنند. این تحلیلها میتوانند شامل ویژگیهای مؤثر در تصمیمگیری، وزندهی به آنها و نحوه تأثیرگذاری آنها بر نتیجه نهایی باشند. علاوه بر این، افزایش توجه به موضوعات مربوط به حریم خصوصی و امنیت دادهها در توسعه هوش مصنوعی توضیحپذیر بسیار حائز اهمیت است. بهبود شفافیت در الگوریتمها میتواند به کاربران اطمینان بیشتری در مورد نحوه پردازش و استفاده از دادههای شخصیشان بدهد. همچنین، با افزایش نگرانیها در مورد تبعیض و عدم عدالت در سیستمهای هوش مصنوعی، ایجاد سازوکارهای توضیحپذیر میتواند به کاهش این مشکلات کمک کند و از ایجاد نابرابریهای اجتماعی جلوگیری کند. در این راستا، ظهور فناوریهای نوین مانند یادگیری عمیق توضیحپذیر و ابزارهای بصریسازی دادهها نیز به پیشبرد این اهداف کمک میکند. این فناوریها به کاربران اجازه میدهند تا به سادگی و به طور بصری، ارتباطات بین دادهها و تصمیمات را مشاهده کنند و درک بهتری از عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی به دست آورند. همچنین، همکاری میان صنایع، دانشگاهها و نهادهای دولتی برای تدوین سیاستها و راهکارهای مشترک در زمینه هوش مصنوعی توضیحپذیر ضروری است. این همکاریها میتواند به شکلگیری چارچوبهای قانونی و اخلاقی منجر شود که پایهگذار استفاده ایمن و مسئولانه از هوش مصنوعی باشد. در نهایت، با توجه به نیاز فزاینده به شفافیت و اعتماد در سیستمهای هوش مصنوعی، میتوان پیشبینی کرد که هوش مصنوعی توضیحپذیر به یکی از ارکان اساسی توسعه فناوریهای آینده تبدیل خواهد شد. این روند نه تنها به بهبود کیفیت تصمیمگیری کمک میکند، بلکه به تسهیل پذیرش عمومی و استفاده از فناوریهای نوین در زندگی روزمره نیز منجر خواهد شد.کلمات کلیدی
هوش مصنوعی توضیحپذیر, شفافیت در هوش مصنوعی, اعتماد به سیستمهای هوش مصنوعی, الگوریتمهای تبیینپذیر, تکنیکهای تفسیر مدل, کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع, چالشهای هوش مصنوعی توضیحپذیر
منبع: این مقاله توسط تیم GPTGram تهیه و تولید شده است. بازنشر با ذکر منبع مجاز است.
📤 این صفحه را به اشتراک بگذارید
مقاله کاربردی یافت نشد.