谷歌新的AI工具可以帮助解码决定一切智能算法
（文章来源：教育新闻网）
虽然大多数人每天都会遇到算法，但没有多少人可以声称他们真的了解ai的实际工作原理。但是，google推出了一种新工具，希望能够帮助普通人掌握机器学习的复杂性。
该功能被称为“可解释的ai”，它有望按照其名称描述的方式进行操作：向用户解释机器学习模型如何以及为何得出结论。为此，解释工具将量化数据集中每个特征对算法结果的贡献。每个数据因子都有一个分数，反映了它对机器学习模型的影响程度。
用户可以拉出该分数，以了解给定算法为何做出特定决策。例如，在决定是否批准某人贷款的模型的情况下，可解释ai将显示帐户余额和信用评分作为最决定性的数据。
谷歌云首席执行官托马斯·库里安(thomas kurian)在伦敦的google下次活动中介绍了该新功能，他说：“如果您使用ai进行信用评分，您希望能够理解为什么该模型拒绝特定模型并接受另一个模型一。”他说：“可解释的人工智能使您作为在企业业务流程中使用人工智能的客户，能够理解为什么人工智能基础架构能够产生特定的结果。”
现在，该解释工具可以用于托管在google的automl表和cloud ai platform prediction上的机器学习模型。
谷歌此前曾采取措施使算法更加透明。去年，它推出了假设工具，供开发人员在公司的ai平台上工作时可视化和探查数据集。通过量化数据因素，可解释的ai可以释放更多的见解，并使这些见解对更多用户可读。google cloud战略主管tracy frey说：“您可以将ai解释与我们的假设分析工具配对，以全面了解模型的行为。”
在某些领域，例如医疗保健，提高ai的透明度将特别有用。例如，在使用算法来诊断某些疾病的算法中，它将使医生可视化模型拾取的症状以做出决策，并验证这些症状不是假阳性或其他疾病的征兆。
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谷歌云首席执行官托马斯·库里安(thomas kurian)在伦敦的google下次活动中介绍了该新功能，他说：“如果您使用ai进行信用评分，您希望能够理解为什么该模型拒绝特定模型并接受另一个模型一。”他说：“可解释的人工智能使您作为在企业业务流程中使用人工智能的客户，能够理解为什么人工智能基础架构能够产生特定的结果。”
现在，该解释工具可以用于托管在google的automl表和cloud ai platform prediction上的机器学习模型。
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在某些领域，例如医疗保健，提高ai的透明度将特别有用。例如，在使用算法来诊断某些疾病的算法中，它将使医生可视化模型拾取的症状以做出决策，并验证这些症状不是假阳性或其他疾病的征兆。
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