BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
human trust
搜索结果 - 5
AI 与自我，应该信任谁？运用人工智能和人类正确性可能来促进正确的信任，以助于决策
该研究针对 AI 辅助决策中人类决策者何时应该信任 AI，何时应该信任自己的问题，提出了基于任务实例级别的双方正确概率计算及三种信任校准策略，并进行了两项初步研究和一项比较实验，结果表明该方案的效果显著提高了人类对 AI 的适当信任，为更人
→
PDF
a year ago
图神经网络中的编码概念
提出可解释的图神经网络设计方法 —— 概念编码器模块，首先通过它发现图形概念，然后利用这些概念解决任务，使得图形网络具有可解释性的同时同时达到与普通版本相同的准确性，并提供高质量基于概念的逻辑解释，支持在测试时有效介入以提高人类信任度并显著
→
PDF
2 years ago
视觉解释有用吗？一个基于模型循环的预测案例研究
本试验的目的是研究在模型与人类在图像年龄预测任务中表现相似情况下，给人类提供好的模型预测解释是否会提高人类预测的准确度，而不好的解释会降低人类对模型的信任。研究发现，给人类提供模型预测能提高人类准确度，但图像解释并不能改变人类对模型的准确度
→
PDF
4 years ago
SIDU: 解释性人工智能的相似性差异与独特性方法
该论文提出了一种新的深度学习网络可视化解释方法 —— 显著性图，该方法能够有效地定位整个目标区域，与当前先进方法相比，该方法的视觉解释显示出更具有可信度和可信度，通过定量和定性的评估，验证了该方法的有效性。
PDF
4 years ago
CVPR
X-ToM: 应用心智理论解释以赢取人类合理的信任
采用心灵理论将人的意图、机器理解和人对机器的理解显式建模，生成更优质的 AI 解释框架以提高人们对复杂机器学习模型的信任。在 3 个视觉识别任务中展示了该框架的实际应用性，而且经过大量的人类实验证明该框架的效果比现有的同类算法要更好。
PDF
5 years ago
Prev
Next