Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Контекстно-зависимая интерпретируемость
Подход к объяснимости моделей ИИ, который адаптирует характер, уровень детализации и формат объяснений к конкретной области применения и характеристикам целевой аудитории.
Контигентное объяснение
Метод, генерирующий объяснения, содержание и представление которых динамически изменяются в зависимости от контекста использования, предварительных знаний пользователя и нормативных ограничений отрасли.
Семантическая персонализация
Техника адаптации словарного запаса и понятий, используемых в объяснениях модели, для соответствия терминологии и системе отсчета, специфичным для определенной области знаний.
Профили интерпретируемости
Модели, определяющие предпочтения и возможности понимания различных типов пользователей (эксперты, новички, регуляторы) для калибровки объяснений, генерируемых системой ИИ.
Аналогия, специфическая для домена
Стратегия объяснения, использующая метафоры и сравнения из области применения, чтобы сделать сложные механизмы модели ИИ понятными для нетехнической аудитории.
Контекстное окно объяснения
Ограничение рамок объяснения для сосредоточения только на переменных и взаимодействиях, релевантных для конкретного решения, в зависимости от операционного контекста.
Онтология объяснимости
Формальная структура знаний, которая отображает понятия модели ИИ на сущности и отношения определенной области, способствуя генерации согласованных и релевантных объяснений.
Адаптивные уровни абстракции
Способность системы объяснений модулировать гранулярность предоставляемых деталей, переходя от макроскопического взгляда на функционирование модели к микроскопическому анализу ее компонентов в соответствии с потребностями пользователя.
Объяснение для разных аудиторий
Одновременная генерация нескольких версий одного и того же объяснения, каждая из которых адаптирована для определённого типа аудитории (клиницист, пациент, администратор) с сохранением семантической согласованности.
Терминологическая привязка
Процесс связывания технических характеристик модели (признаков, весов) с конкретными и знакомыми концепциями и терминами предметной области для улучшения читаемости объяснений.
Сценаризация объяснений
Метод, который структурирует объяснения в форме повествования или сценария, адаптированного к рабочему процессу и типичным процессам принятия решений целевой предметной области.
Фильтр контекстуальной релевантности
Механизм, который оценивает и выбирает наиболее значимые факторы влияния для конкретного прогноза, основываясь на критериях релевантности, определенных бизнес-контекстом.
Генератор условных объяснений
Система, которая производит объяснения, форма и содержание которых обусловлены бизнес-правилами, этическими ограничениями и уровнем риска, связанного с решением модели.
Концептуальное картирование для ИИ
Инструмент визуализации, который представляет отношения между входными переменными модели и ключевыми концепциями области, позволяя интуитивную интерпретацию бизнес-экспертами.
Объяснение, ориентированное на роль
Подход, при котором содержание и цель объяснения определяются функциональной ролью пользователя в его организации (например: валидация, аудит, корректирующие действия).
Прагматическая адаптация объяснений
Корректировка объяснений так, чтобы они были не только понятны, но и напрямую применимы в рамках действий и решений, специфичных для предметной области.
Язык специфических объяснений для предметной области (DSL)
Формальный или неформальный язык со своим синтаксисом и грамматикой, предназначенный для выражения рассуждений модели ИИ естественным и точным образом для специалистов в определенной области.
Калибровка контекстуальной уверенности
Метод для корректировки представления неопределенностей и уровней уверенности модели в соответствии с порогами риска и стандартами доказательств, принятыми в конкретной области.