Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems: 4th International Workshop, EXTRAAMAS 2022, Virtual Event, May 9–10, 2022, Revised Selected Papers (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کامل کتاب
کتاب Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems: 4th International Workshop, EXTRAAMAS 2022, Virtual Event, May 9–10, 2022, Revised Selected Papers (Lecture Notes in Artificial Intelligence) به بررسی موضوعات پیچیده و ویژهای در حوزه هوش مصنوعی شفافی (Explainable AI) و سیستمهای چندعامله (Multi-Agent Systems) میپردازد. این کتاب جمعآوریشده از مقالات برتر ارائهشده در کارگاه EXTRAAMAS 2022 است که بهصورت آنلاین برگزار شد. هدف این اثر ارائه تحقیقات نوآورانه و تحلیلهای پیشرفته از چالشها و راهکارهای موجود در این زمینه است. در این مجموعه، محققان و متخصصان از سراسر جهان دیدگاههای منحصر به فرد خود را در خصوص ایجاد شفافیت و توضیحات قابل فهم در سیستمهای هوش مصنوعی به اشتراک گذاشتهاند.
خلاصهای دقیق از کتاب
این کتاب یکی از منابع کلیدی برای درک تکنیکها و الگوریتمهای شفافسازی و توضیحپذیری در هوش مصنوعی است. سیستمهای هوش مصنوعی امروزی به بسیاری از جنبههای زندگی ما نفوذ کردهاند؛ از تشخیص پزشکی گرفته تا رانندگی خودکار و تحلیل دادههای مالی. با این حال، یکی از چالشهای کلیدی این سیستمها، عدم شفافیت و توضیحپذیری آنهاست. این کتاب بهصورت ویژه به این مسئله پرداخته و روشهایی را ارائه میدهد که تکنولوژیهای هوشمند و مبتنی بر الگوریتمهای پیشرفته بتوانند به کاربران انسانی خود توضیحات قانعکننده و معنادار ارائه کنند.
همچنین، فصلهای مختلف این کتاب به سناریوهای مختلفی اشاره دارند که در آنها سیستمهای چندعامله برای حل مسائل پیچیده به همکاری با یکدیگر نیاز دارند. از طراحی مجموعهای از عاملها که بتوانند تصمیمات شفافتر بگیرند، تا مدلسازی و ارزیابی عملکرد این سیستمها در دنیای واقعی.
نکات کلیدی
- درک بهتر مفاهیم Explainable AI چرا که این جنبه از هوش مصنوعی نقش حیاتی در افزایش اعتماد کاربران به تکنولوژی دارد.
- شناسایی بهترین راهکارها برای طراحی Multi-Agent Systems که بتوانند بدون پیچیدگی اضافی به همکاری بپردازند.
- بررسی چالشهای اخلاقی و اجتماعی مرتبط با شفاف بودن سیستمهای هوش مصنوعی.
- آشنایی با الگوریتمهای بهروز و روندهای آینده در زمینه توسعه فناوریهای توضیحپذیر.
نقلقولهای معروف از کتاب
"Explainability is not an option; it is a necessity in the modern AI-driven ecosystem."
"Transparency in AI systems isn't just about understanding algorithms; it's about fostering trust in the collaboration between humans and machines."
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
با رشد سریع فناوریهای هوش مصنوعی، نیاز به شفافیت و توضیحپذیری سیستمها بهطور فزایندهای احساس میشود. این کتاب بهعنوان یک مجموعه از جدیدترین تحقیقات و تحلیلهای علمی، راه را برای پژوهشگران باز کرده تا این نیازها را بهتر درک کرده و برای حل آنها قدم بردارند. علاوه بر این، این کتاب بهطور خاص برای دانشجویان، اساتید، و پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و سیستمهای چندعامله طراحی شده است و میتواند بهعنوان یک مرجع ارزشمند برای درک چالشها و فرصتها در این حوزه مورد استفاده قرار گیرد.
Introduction
As artificial intelligence (AI) continues to permeate almost every aspect of modern society, the need for greater transparency and explainability has never been more pressing. The complex decision-making behavior of AI-powered systems, compounded by their opaqueness, has raised numerous concerns regarding trust, accountability, and ethical concerns for both expert and lay audiences alike. With systems becoming increasingly autonomous—playing vital roles in domains such as healthcare, transportation, and cybersecurity—it is critical to develop methods and guidelines that make these systems comprehensible and transparent.
The book "Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems: 4th International Workshop, EXTRAAMAS 2022", brings together a curated collection of the most insightful and pioneering ideas presented during the EXTRAAMAS 2022 workshop held as a virtual event. This event attracted experts and thought leaders from academia, research, and industry, who delved deeply into how explainability and transparency can transform the design and use of AI-based and multi-agent systems (MAS). Through the lens of empirical studies, theoretical explorations, and applied methodologies, this book offers a detailed roadmap for fostering interpretability across these cutting-edge computational domains.
Detailed Summary of the Book
The book compiles revised selected papers from EXTRAAMAS 2022, highlighting the innovative solutions and philosophical insights contributed by the global AI community. The chapters explore a wide range of topics including, but not limited to:
- Techniques for enhancing the interpretability of AI systems while maintaining accuracy.
- Exploring the interdependence between machine explainability and human understanding in decision-making environments.
- The role of explainable AI (XAI) in improving multi-agent collaborations and negotiations.
- Case studies demonstrating real-world applications, such as the healthcare and legal sectors, where transparent AI has become a crucial element.
- Ethical considerations for fostering fairness and eliminating biases in AI systems.
The discussions go beyond theoretical narratives, frequently illustrating their findings with experiments and simulations that provide actionable insights for developing systems that are not only efficient but also ethically aligned.
Key Takeaways
- Explainability is essential for trust: Transparent systems foster trust among users by making their decision-making processes clear and understandable.
- Balancing accuracy and interpretability: The book discusses how developers can manage the trade-offs between creating accurate algorithms and ensuring they are intelligible.
- Role of explainability in ethics: Addressing explainability is not only helpful in technical domains but is also a moral responsibility to promote fairness in technology.
- Importance of interdisciplinary collaboration: Achieving meaningful transparency requires collaboration between experts from AI, human psychology, and policy-making domains.
- Actionable frameworks: Implementable methodologies are provided for applying explainability in real-world multi-agent systems.
Famous Quotes from the Book
"Explainable AI is not just about revealing the black box; it is about bringing AI closer to human reasoning."
"Transparency must be a first-class consideration in AI development, guiding both technical design and ethical mandates."
Why This Book Matters
This book is a significant contribution to the evolving field of AI explainability and transparency for several reasons:
First, it addresses one of the most fundamental challenges in AI research: enhancing interpretability without compromising the effectiveness of systems. Bridging this gap is not just a technical problem but a socio-technical one, as the widespread deployment of AI systems influences diverse user groups and stakeholders. The discussions in this work provide a convergent approach for academics, practitioners, and policymakers.
Second, the book's interdisciplinary nature offers a broader perspective on the challenges posed by opaque AI systems. Contributors explore how theories and practices in fields such as human psychology, cognitive sciences, and legal studies intersect with technological advancements to create more user-centered systems.
Finally, it serves as a comprehensive resource for researchers, students, and professionals who are either new to the field or looking to deepen their understanding of XAI and MAS. By combining empirical studies and practical case examples, this book offers invaluable guidance on implementing explainable systems in real-life scenarios, ensuring that they are both technically sound and ethically robust.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین