{"id":28086,"date":"2025-01-02T16:37:40","date_gmt":"2025-01-02T16:37:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/nl\/?post_type=definition&p=28086"},"modified":"2025-01-02T16:37:40","modified_gmt":"2025-01-02T16:37:40","slug":"explainable-ai-xai","status":"publish","type":"definition","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/nl\/definitie\/explainable-ai-xai","title":{"rendered":"Explainable AI (XAI)"},"content":{"rendered":"
Explainable AI (XAI), oftewel verklaarbare kunstmatige intelligentie, is kunstmatige intelligentie<\/a> die kan documenteren hoe specifieke uitkomsten zijn gegenereerd op zo’n manier dat gewone mensen het proces kunnen begrijpen. Het doel van XAI is ervoor te zorgen dat kunstmatige intelligentieprogramma’s transparant zijn over zowel het doel dat ze dienen als hoe ze werken.<\/p>\n XAI is een gemeenschappelijk doel voor datawetenschappers en machine learning<\/a>-ingenieurs. Het is een van de vijf belangrijkste principes die het vertrouwen in AI-systemen karakteriseren. De andere vier principes zijn:<\/p>\n Explainable AI is een belangrijk onderdeel van het toepassen van ethiek<\/a> op AI-gebruik in het bedrijfsleven. Het idee achter explainable AI is dat AI-programma’s en -technologie\u00ebn geen black box<\/a>-modellen moeten zijn die mensen niet kunnen begrijpen.<\/p>\n Verklaarbare kunstmatige intelligentie ondersteunt verantwoorde kunstmatige intelligentie door een acceptabel niveau van transparantie en verantwoordelijkheid te bieden voor beslissingen die worden genomen door complexe kunstmatige intelligentie systemen. Dit is vooral belangrijk als het gaat om AI-systemen die een significante impact hebben op het leven van mensen, met name AI-toepassingen en -diensten die worden gebruikt in de gezondheidszorg, financi\u00ebn, human resource management en strafrecht.<\/p>\n Verklaarbaarheid en interpreteerbaarheid worden vaak als synoniemen gebruikt wanneer in het dagelijks spraakgebruik wordt gesproken over kunstmatige intelligentie, maar technisch gezien zijn verklaarbare AI-modellen en interpreteerbare AI-modellen heel verschillend.<\/p>\n Niet-lineariteit, complexiteit en hoog-dimensionale invoer kunnen een AI-model zo ingewikkeld maken dat het voor de datawetenschappers en machine learning-ingenieurs die het ontwerpen en implementeren al snel onmogelijk wordt om te begrijpen hoe hun verklaarbare AI-model tot een beslissing is gekomen.<\/p>\n Niet-lineariteit<\/strong>: Sommige AI-modellen, zoals diepe neurale netwerken<\/a>, gebruiken niet-lineaire functies om outputs te produceren, waardoor hun besluitvormingsproces niet-lineair en moeilijk te interpreteren is.<\/p>\n\n
Techopedia legt uit wat verklaarbare AI (XAI) is<\/span><\/h2>\n
Hoe werkt Explainable AI?<\/span><\/h2>\n