摘要 基于机器学习为人工智能预测提供高质量的解释是一项具有挑战性和复杂性的任务。要使它发挥作用,除其他因素外,它还需要:选择适当的解释的普遍性/特异性水平;考虑解释受益者对所考虑的人工智能任务的熟悉程度的假设;参考有助于决策的具体因素;利用可能不属于预测过程的额外知识(例如专家证据);并提供支持负面假设的证据。最后,系统需要以一种清晰可解释且可能令人信服的方式制定解释。考虑到这些因素,ANTIDOTE 培育了可解释人工智能的综合愿景,其中深度学习过程的低级特征与适合人类论证能力的高级方案相结合。ANTIDOTE 将利用深度学习和论证的跨学科能力来支持更广泛和创新的可解释人工智能观点,其中对临床病例审议的高质量解释至关重要。作为该项目的第一个成果,我们发布了 Antidote CasiMedicos 数据集,以促进可解释人工智能的总体研究,特别是医学领域的论证。
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图 4:样品 1 的主动固态制冷和珀尔帖效应冷却(a)未优化和(b)优化,适用于 p 型和 n 型区域。所有数据点的中间温度设置为 T mid = 300 K。温度下降标志着热侧和冷侧之间的差异,即 ΔT=TH -TC 。
诗人、剧作家、小说家和艺术家并没有等到经济学家才意识到注意力是一种稀缺资源。正如理查德·兰纳姆雄辩地强调的那样,修辞学不过是注意力经济学的实践和教授,早在赫伯特·西蒙、达拉斯·斯迈思或理查德·塞拉于 20 世纪 70 年代明确提出它之前,这种理论就已在 2000 多年前被实践和教授。甚至在现代艺术争夺大众观众之前,“风格”的概念就经常被阐述为一种吸引注意力的手段(兰纳姆 2006 年)。但如果说文学在关注注意力方面先于经济学的说法准确的话,那么本文希望表明,文学可能仍然处于领先地位,因为注意力已被广泛认为是我们最稀缺和最宝贵的资源。如果我们将文学体验主要视为一种注意力实践,我们可能会发现其中存在一种可能性,可以克服商业驱动的大众媒体将我们的集体注意力困在其中的一些死胡同。