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【可解釋性人工智慧，改善大眾對AI陌生印象】
近年來AI臉部辨識技術進步顯著，不僅可以在低解析度或刻意喬裝的情況下辨識，甚至超越人類辨識能力。但許多人還是對AI感到陌生，因為不了解 AI 做決策的過程及原因，讓人駐足不前。因此，台大 AI 中心在科技部支持下，打造出「可解釋性人工智慧」（Explainable AI，XAI），並強調 AI 的「透明性與可追溯性」及「可解釋性」，期盼讓大眾對 AI 感到信賴與安心。
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可解釋性的人工智慧(Explainable AI, XAI) 技術
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XAI技術是什麼？誰需要XAI？
常聽到大家抱怨深度學習技術是個「黑盒子」。當然，參賽量高達幾千萬到幾十億個的深度學習技術，要清楚瞭解每個參數是怎麼運作的是有困難。但是現在也有非常多的工具（研究）試著解釋網路做了什麼。另外，對於黑盒子的抱怨絕不會停下深度學習技術落地成為其他產品的智能核心。
XAI解釋每個決策背後的思考邏輯。
誰需要XAI？現階段而言，我們認為最重要的是開發深度學習的技術團隊們！
過去三年我們協助幾家軟硬體公司開發人臉辨識產品。深度模型設計過程中會遇見人臉辨識結果跟直覺無法吻合的案例，不曉得判斷的依據為何。為解決這樣的問題，我們花了一年多的時間開發了一個可以嵌合在各個人臉辨識模型的模組，發現可以成功解釋為何兩張人臉會辨識為同一人(或另一人)的原因。XAI模組可以加速人臉辨識網路的開發，我們相信類似的概念可以拓展到其他深度學習應用，加速技術落地。
我們最近會對於人臉XAI的模組進行一系列的展示，適當的實際也會公布這些模組，讓深度學習開發者一起使用。
#XAI #ExplainableAI #xCos DIGITIMES 科技網 DIGITIMES 名家專欄
#數位時代 第二屆「MarTech行銷科技高峰會」圓滿落幕，#Appier 很開心有機會跟行銷科技之父Scott Brinker、Netflix、LINE、UNIQLO、偉門智威、中國信託銀行和TutorABC等講者同台，分享 #Martech 與 #AI 未來應用的趨勢。
個人化行銷 (#Personalizedmarketing)、消費者行為預測 (#UserBehaviorPrediction)、對話式商務(#ConversationalCommerce) 和 異質化資料整合(#HeterogeneousDataIntegration) 將是接下來人工智慧刺激 MarTech 發展的四大重點領域；而自動化機器學習(#AutoMachineLearning)與 AI的可解釋性 (#ExplainableAI) 則是兩大有待克服的難題，也是接下來應用MarTech能觀察的重點。歡迎點選文章了解更多精彩內容！🔎
「人工智慧」並非遙不可及，但如果你現在還離它有點遠，那就先從「已經在接觸AI的人」的生活日常認識起吧！
專訪「台灣人工智慧學校」 (簡稱AIA) 第一期技術班的班代表 陳宇春！(下集)
1:48 DARPA XAI Program：https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
2:29 「為什麼AI需要被解釋」的四個理由：https://medium.com/trustableai/%E5%AE%83%E6%98%AF%E6%80%8E%E9%BA%BC%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84-%E8%A7%A3%E9%87%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B-f18f57d18d4f
3:02 「L.I.M.E.」：https://medium.com/@kstseng/lime-local-interpretable-model-agnostic-explanation-%E6%8A%80%E8%A1%93%E4%BB%8B%E7%B4%B9-a67b6c34c3f8
3:21 「Neuron Deletion」：https://www.leiphone.com/news/201803/PJH0q2tj8d3jvVIk.html
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