مروری جامع بر کاربردهای هوش مصنوعی توضیح پذیر

با پیشرفت روزافزون فناوری هوش مصنوعی به ویژه در زمینه هایی مانند امور مالی بازرگانی، و مراقبت های بهداشتی، نگرانی هایی در مورد شفافیت انصاف و قابلیت اعتماد به این سیستم ها مطرح شده است. پیچیدگی ذاتی و غیر شفاف مدل های یادگیری ماشین نیاز به توسعه روش های هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) را بیش از پیش آشکار کرده است. این پژوهش به بررسی نقش محوری XAI در بهبود درک پذیری و شفافیت الگوریتم های هوش مصنوعی در حوزه های گوناگون می پردازد. از جمله کاربردهای برجسته XAI می توان به تشخیص پزشکی، مدیریت منابع طبیعی، بهینه سازی کشاورزی، امنیت دیجیتال، لجستیک، تحلیل داده های مالی، و شبکه های اجتماعی اشاره کرد. علاوه بر این کاربردهای نوین XAI در آموزش، نظام حقوقی و خدمات عمومی نیز مورد توجه قرار گرفته است. روش های تفسیری محلی مانند SHAP و LIME در این مطالعه تحلیل شده اند. روش SHAP به دلیل استحکام ریاضی و دقت بالا جایگاه ویژه ای در این حوزه دارد. این مقاله ضمن ارزیابی مزایا و کاستی های این تکنیک ها تاثیر آنها را بر بهبود تصمیم گیری و جلب اعتماد کاربران بررسی می کند. در نهایت چالش های اصلی پیش روی XAI از جمله تقویت اعتماد عمومی و ارتقای بهره وری این فناوری، مورد بحث قرار گرفته و چشم اندازی برای آینده ای مسئولانه تر و شفاف تر ارائه شده است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی توضیح پذیر ، یادگیری ماشین ، شفافیت ، اعتماد