説明可能な人工知能とは何ですか?
説明可能な人工知能 (XAI) とブロックチェーン テクノロジーの融合は、分散型エコシステムにおけるトランザクションの監査方法を再構築する可能性を秘めた有望な提携を表しています。 AI 主導の意思決定に透明性をもたらすことで、この相乗効果により、ユーザーの匿名性を維持しながら複雑なブロックチェーン トランザクションを監査するという課題を解決できます。
説明可能な人工知能 (XAI) を理解する
説明可能な人工知能 (XAI) は、人工知能と機械学習の分野における大きなマイルストーンを表します。その価値は従来の予測機能を超え、予測の背後にある根本的な推論に対する透明性の高い洞察を提供することに重点を置いています。この品質は、公平で正確な意思決定が重要な要件であるヘルスケアや金融などの業界では特に重要です。
監査の分野では、XAI の可能性がさらに明らかになります。これにより、監査人に一貫した理解可能な意思決定の基礎が提供され、監査プロセスの透明性と信頼性が向上することが期待されています。 XAI は、専門家に結論を裏付ける具体的な証拠を提供することで、監査結果の信頼性を高めることができます。
特に、XAI の独自の透明性特性は、医療や金融など、説明責任と公正な結果が重要な業界によく響きます。ブラックボックスとして動作することが多い従来の AI モデルとは異なり、XAI は意思決定プロセスを明らかにする積極的なアプローチを採用し、関係者が予測の背後にある理由を理解できるようにします。
この固有の透明性により、ユーザーが結果を検証し、潜在的なバイアスを特定し、倫理基準および規制基準への準拠を確保できるため、AI 主導の意思決定に対するより深い信頼と自信が促進されます。 XAI を監査実務に統合することで、分散型ブロックチェーン エコシステムで複雑なトランザクションを処理するための魅力的なソリューションが提供されます。 AI テクノロジーが進化し続けるにつれて、主要セクター全体の透明性と説明責任を高める役割により、AI 駆動システムに対する私たちの認識方法や対話方法が再構築されることになります。
ブロックチェーントランザクションの監査の複雑さ
ブロックチェーンテクノロジーは、さまざまな分野に透明性、セキュリティ、効率性をもたらします。しかし、ブロックチェーンエコシステム内のトランザクションの監査は課題に直面しています。ブロックチェーンの分散型の性質とその複雑なトランザクション パターンにより、集中型の記録管理システムに慣れている監査人にとって困難が生じます。複数の関係者やスマート コントラクトが関与するトランザクションの複雑さにより、タスクはさらに複雑になります。
XAI - 監査の闇の灯台
説明可能な人工知能 (XAI) は、ブロックチェーン トランザクション監査の複雑な分野において重要なツールになりつつあります。 XAI は、複雑なプロセスを明らかにすることで、分散型エコシステムにおける監査の実施方法を変える可能性を秘めています。
XAI により、機械学習アルゴリズムは大量のブロックチェーン データを迅速に処理できます。これは、複雑なトランザクションの複雑さを解決するために不可欠な機能です。パターンと異常をタイムリーに特定することで、監査人は高レベルの精度を維持しながら違反を検出する能力を高めることができます。
XAI の重要な利点は、フラグが立てられたトランザクションについて明確な説明を提供できることです。 XAI を使用すると、非準拠または非準拠活動の特定の背後にある理由を解明することで、監査人がアルゴリズムの結論を検証できるようになり、見落としのリスクが軽減されます。
XAI を利用したアルゴリズムは、ブロックチェーン トランザクションを精査して不正行為を検出することに優れています。彼らの特徴は、侵害を特定するだけでなく、そのような異常を発見する方法を深く理解していることです。この透明性により説明責任が促進され、組織はコンプライアンス メカニズムを強化できるようになります。
XAI を統合することで、監査人は潜在的なシステム エラーを積極的に特定し、セキュリティの脆弱性を防止し、悪意のある攻撃のリスクを軽減することでより安全なブロックチェーン環境に貢献できます。さらに、ブロックチェーンの固有の特性を活用して監査証跡記録を安全に保存および共有し、コンプライアンスと説明責任を維持するために重要なこれらの記録の正確性と追跡可能性を確保できます。
XAI が監査に革命をもたらす可能性があることは明らかですが、ブロックチェーンなどの分散型分野に人工知能を統合すると倫理的な問題が生じます。プライバシーや分散化などのブロックチェーンの基本原則は、AI 監査の利点と慎重にバランスを取る必要があります。このバランスを達成することで、XAI によって導入される透明性がブロックチェーン テクノロジーの核となる価値と確実に一致するようになります。
人工知能主導の監査の波及効果
説明可能な人工知能 (XAI) とブロックチェーン テクノロジーの融合は、業界全体に変革的な影響を引き起こす可能性があります:
規制順守
AI 監査の実装により、規制順守の実践を拡大できます。 AI は検証プロセスを自動化することで、厳格な業界標準を維持し、確立された規制境界内で組織が運営されることを保証しながら、監査人の負担を軽減します。
効率の解放
人工知能による複雑なトランザクション データ分析の統合により、効率が大幅に向上しました。 AI が複雑なデータ パターンを選別するタスクを担うため、監査人は複雑なケースを解決し、戦略的な推奨事項を作成するために専門知識を自由に割り当てることができるため、監査プロセスがより合理化され、効率的になります。
新しいアプリケーションの開拓
XAI とブロックチェーン テクノロジーの統合により、イノベーションへの新たな道が開かれます。この組み合わせにより、ユーザーに深い洞察とより包括的なデータの視覚化を提供する斬新なアプリケーションが作成され、業界が未知の可能性の領域を探求するようになります。
精度の標準化
AI 主導の監査ソリューションにより、標準化されたレポート フレームワークの開発が容易になります。このようなフレームワークは、さまざまなブロックチェーン プラットフォームを監査する際の一貫性と信頼性を確保するのに役立ち、最終的には評価と分析の精度を向上させるのに役立ちます。
信頼の構築と導入
監査目的で XAI を導入すると、利害関係者間の信頼が高まる可能性があります。 AI が不正行為の特定と防止における有効性を証明するにつれて、AI に対する信頼が高まり、ブロックチェーン ソリューションの幅広い受け入れが促進され、最終的にはこれらのテクノロジーのより広範な採用に貢献することができます。
倫理的な技術の進歩
XAI の統合は、技術の進歩がどのように倫理原則と一致するかを例示しています。この統合は、プライバシーと分散化の原則を尊重することで、倫理基準を維持しながらイノベーションを推進し、技術の進歩を社会的価値観と調和させる方法の前向きな例を示しています。
以上が説明可能な人工知能とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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