Toward Human-Understandable, Explainable AI

Thu, 8 Nov 2018 00:58:22 +1100

Andrew Pam <xanni [at] glasswings.com.au>

Andrew Pam
<https://www.computer.org/csdl/magazine/co/2018/09/mco2018090028/146z4GYQhXm>

"Recent increases in computing power, coupled with rapid growth in the
availability and quantity of data have rekindled our interest in the
theory and applications of artificial intelligence (AI). However, for AI
to be confidently rolled out by industries and governments, users want
greater transparency through explainable AI (XAI) systems. The author
introduces XAI concepts, and gives an overview of areas in need of
further exploration—such as type-2 fuzzy logic systems—to ensure such
systems can be fully understood and analyzed by the lay user."

It should be public policy to require transparency and explainability
for all algorithms that impact the public at scale, including but not
limited to AI.

Cheers,
        *** Xanni ***
--
mailto:xanni@xanadu.net                   Andrew Pam
http://www.xanadu.com.au/                 Chief Scientist, Xanadu
http://www.glasswings.com.au/             Partner, Glass Wings
http://www.sericyb.com.au/                Manager, Serious Cybernetics

Comment via email

Home E-Mail Sponsors Index Search About Us