亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

題目： Knowledge Graph Embeddings and Explainable AI

摘要： 知識圖譜嵌入是一種廣泛采用的知識表示方法，它將實體和關系嵌入到向量空間中。在這一章中，我們通過解釋知識圖譜嵌入是什么，如何生成它們以及如何對它們進行評估，向讀者介紹知識圖譜嵌入的概念。我們總結了這一領域的最新研究成果，對向量空間中表示知識的方法進行了介紹。在知識表示方面，我們考慮了可解釋性問題，并討論了通過知識圖譜嵌入來解釋預測的模型和方法。

題目： Foundations of Explainable Knowledge-Enabled Systems

摘要：

自從人工智能時代以來，可解釋性就一直是重要的目標。 目前為止，已經有幾種產生解釋的方法被提出。 但是，這些方法中有許多都與當時的人工智能系統的能力緊密相關。 隨著有時在關鍵環境中啟用AI的系統的普及，有必要讓最終用戶和決策者對它們進行解釋。 我們將介紹可解釋的人工智能系統的歷史概況，重點是知識支持的系統，涵蓋專家系統，認知助手，語義應用和機器學習領域。 此外，借鑒過去的方法的優勢，并找出使解釋以用戶和上下文為中心所需要的空白，我們提出了新的解釋定義和可解釋的知識支持系統。

【導讀】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 于美國紐約舉辦。AAAI2020關于可解釋人工智能的Tutorial引起了人們極大的關注，這場Tutorial詳細闡述了解釋黑盒機器學習模型的術語概念以及相關方法，涵蓋基礎、工業應用、實際挑戰和經驗教訓，是構建可解釋模型的重要指南.

可解釋AI：基礎、工業應用、實際挑戰和經驗教訓

?

地址： //xaitutorial2020.github.io/

Tutorial 目標 本教程的目的是為以下問題提供答案:

• 什么是可解釋的AI (XAI)

  • 什么是可解釋的AI(簡稱XAI) ?，人工智能社區(機器學習、邏輯學、約束編程、診斷)的各種流有什么解釋?解釋的度量標準是什么?

• 我們為什么要關心?

  • 為什么可解釋的AI很重要?甚至在某些應用中至關重要?闡述人工智能系統的動機是什么?

• 哪里是關鍵?

  • 在大規模部署人工智能系統時，真正需要解釋的實際應用是什么?

• 它是如何工作的?

  • 在計算機視覺和自然語言處理中，最先進的解釋技術是什么?對于哪種數據格式、用例、應用程序、行業，什么有效，什么沒有效?

• 我們學到了什么?

  • 部署現有XAI系統的經驗教訓和局限性是什么?在向人類解釋的過程中?

• 下一個是什么?

  • 未來的發展方向是什么?

概述

人工智能的未來在于讓人們能夠與機器合作解決復雜的問題。與任何有效的協作一樣，這需要良好的溝通、信任、清晰和理解。XAI(可解釋的人工智能)旨在通過結合象征性人工智能和傳統機器學習來解決這些挑戰。多年來，所有不同的AI社區都在研究這個主題，它們有不同的定義、評估指標、動機和結果。

本教程簡要介紹了XAI迄今為止的工作，并調查了AI社區在機器學習和符號化AI相關方法方面所取得的成果。我們將激發XAI在現實世界和大規模應用中的需求，同時展示最先進的技術和最佳實踐。在本教程的第一部分，我們將介紹AI中解釋的不同方面。然后，我們將本教程的重點放在兩個特定的方法上: (i) XAI使用機器學習和 (ii) XAI使用基于圖的知識表示和機器學習的組合。對于這兩種方法，我們將詳細介紹其方法、目前的技術狀態以及下一步的限制和研究挑戰。本教程的最后一部分概述了XAI的實際應用。

Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利爾泰勒斯人工智能技術研究中心的首席人工智能科學家。他也是法國索菲亞安提波利斯溫姆斯的INRIA研究所的研究員。在加入泰雷茲新成立的人工智能研發實驗室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲愛爾蘭實驗室擔任人工智能研發主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科學家，2011年至2016年在IBM research擔任大規模推理系統的首席研究員，2008年至2011年在曼徹斯特大學(University of Manchester)擔任研究員，2005年至2008年在Orange Labs擔任研究工程師。

目錄與內容

第一部分: 介紹和動機

人工智能解釋的入門介紹。這將包括從理論和應用的角度描述和激發對可解釋的人工智能技術的需求。在這一部分中，我們還總結了先決條件，并介紹了本教程其余部分所采用的不同角度。

第二部分: 人工智能的解釋(不僅僅是機器學習!)

人工智能各個領域(優化、知識表示和推理、機器學習、搜索和約束優化、規劃、自然語言處理、機器人和視覺)的解釋概述，使每個人對解釋的各種定義保持一致。還將討論可解釋性的評估。本教程將涵蓋大多數定義，但只深入以下領域: (i) 可解釋的機器學習，(ii) 可解釋的AI與知識圖和機器學習。

第三部分: 可解釋的機器學習(從機器學習的角度)

在本節中，我們將處理可解釋的機器學習管道的廣泛問題。我們描述了機器學習社區中解釋的概念，接著我們描述了一些流行的技術，主要是事后解釋能力、設計解釋能力、基于實例的解釋、基于原型的解釋和解釋的評估。本節的核心是分析不同類別的黑盒問題，從黑盒模型解釋到黑盒結果解釋。

第四部分: 可解釋的機器學習(從知識圖譜的角度)

在本教程的這一節中，我們將討論將基于圖形的知識庫與機器學習方法相結合的解釋力。

第五部分: XAI工具的應用、經驗教訓和研究挑戰

我們將回顧一些XAI開源和商業工具在實際應用中的例子。我們關注一些用例:i)解釋自動列車的障礙檢測;ii)具有內置解釋功能的可解釋航班延誤預測系統;(三)基于知識圖譜的語義推理，對企業項目的風險層進行預測和解釋的大范圍合同管理系統;iv)識別、解釋和預測500多個城市大型組織員工異常費用報銷的費用系統;v)搜索推薦系統說明;vi)解釋銷售預測;(七)貸款決策說明;viii)解釋欺詐檢測。

主題： Storytelling from Structured Data and Knowledge Graphs : An NLG Perspective

摘要： 在本教程中，我們討論將結構化數據（如表格形式的數據）和知識庫（如知識圖譜）翻譯成自然語言論述的基礎、方法和系統開發方面。本教程涵蓋自然語言生成（NLG）的挑戰和方法，主要關注（結構化）數據到文本的范式。我們的與會者將能夠了解以下內容：（1）關于如何應用現代自然語言處理和自然語言處理技術來描述和總結非語言性質或具有某種結構的文本數據的基本觀點和趨勢，以及（2）一些有趣的開放式問題，這將為今后的研究做出重大貢獻。我們將概述各種方法，從數據表示技術到適用于數據的領域解決方案，再到文本問題設置。從傳統的基于規則/啟發式驅動、現代的數據驅動和超現代的深層神經風格體系結構出發，討論了各種解決方案，并簡要討論了評價和質量評估。 由于大規模的領域獨立標記（并行）數據很少用于數據到文本的問題，本教程的很大一部分將致力于無監督、可伸縮和領域適應性的方法。

邀請嘉賓：

Abhijit Mishra，目前是印度班加羅爾IBM Research的一員，擔任人工智能技術系的研究科學家。在加入IBM Research之前，他是孟買IIT計算機科學與工程系（CSE）的博士學者，在Pushpak Bhattacharyya教授的指導下工作。

Anirban Laha，他目前是亞倫·庫爾維爾教授建議的蒙特勒大學（MILA）一年級博士生。他的興趣在于機器學習/深度學習在自然語言處理中的應用。此前，他在IBM Research的自然語言生成（NLG）項目中工作了三年，并在頂級會議和期刊上發表過論文，如NeurIPS、ACL、NAACL-HLT和計算語言學。在IBM，他還為IBM項目辯論會做出了貢獻，該會最近在全球范圍內獲得了廣泛的新聞報道，因為一場現場機器與人類的辯論（更多新聞）。在加入IBM之前，他曾在微軟必應廣告公司（2013-2015）擔任應用科學家，在亞馬遜網站（2010-2011）擔任SDE。

報告主題： Explanation In AI： From Machine Learning To Knowledge Representation And Reasoning And Beyond

嘉賓介紹： Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利爾泰勒斯人工智能技術研究中心的首席人工智能科學家。他也是法國索菲亞安提波利斯溫姆斯的INRIA研究所的研究員。在加入泰雷茲新成立的人工智能研發實驗室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲愛爾蘭實驗室擔任人工智能研發主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科學家，2011年至2016年在IBM research擔任大規模推理系統的首席研究員，2008年至2011年在曼徹斯特大學(University of Manchester)擔任研究員，2005年至2008年在Orange Labs擔任研究工程師。

報告主題： Thales Embedded Explainable AI: Towards the Adoption of AI in Critical Systems

嘉賓介紹： Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利爾泰勒斯人工智能技術研究中心的首席人工智能科學家。他也是法國索菲亞安提波利斯溫姆斯的INRIA研究所的研究員。在加入泰雷茲新成立的人工智能研發實驗室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲愛爾蘭實驗室擔任人工智能研發主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科學家，2011年至2016年在IBM research擔任大規模推理系統的首席研究員，2008年至2011年在曼徹斯特大學(University of Manchester)擔任研究員，2005年至2008年在Orange Labs擔任研究工程師。

報告主題： Explainable AI-The Story So Far

嘉賓介紹： Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利爾泰勒斯人工智能技術研究中心的首席人工智能科學家。他也是法國索菲亞安提波利斯溫姆斯的INRIA研究所的研究員。在加入泰雷茲新成立的人工智能研發實驗室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲愛爾蘭實驗室擔任人工智能研發主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科學家，2011年至2016年在IBM research擔任大規模推理系統的首席研究員，2008年至2011年在曼徹斯特大學(University of Manchester)擔任研究員，2005年至2008年在Orange Labs擔任研究工程師。