TechGuru Wiki
Čo je Black Box architektúra?
- Black Box architektúra označuje modely umelej inteligencie, ktorých vnútorné procesy sú neprehľadné a ťažko vysvetliteľné.
- Takéto modely prijímajú vstupné dáta a poskytujú výstupy bez jasného vysvetlenia, ako k výsledku dospeli.
- Typickým príkladom sú hlboké neurónové siete (Deep Learning), ktoré môžu byť veľmi efektívne, ale zároveň netransparentné.
Výhody Black Box architektúry
- Vysoký výkon a presnosť v komplexných úlohách ako rozpoznávanie obrazu či spracovanie prirodzeného jazyka.
- Schopnosť spracovať obrovské množstvo dát a identifikovať vzory, ktoré sú pre človeka nepostrehnuteľné.
Možno chceš vedieť aj Čo je to inferencia?
Riziká a nevýhody
- Nízka transparentnosť a nemožnosť vysvetliť rozhodnutia modelu.
- Možnosť vzniku neetických rozhodnutí alebo predsudkov v dôsledku nekontrolovateľných procesov.
- Ťažšia detekcia chýb a manipulácií v rozhodovacích procesoch.
Alternatívy
-
- Explainable AI (xAI) – vysvetliteľné modely, ktoré poskytujú transparentné a zrozumiteľné výsledky.
- Modely založené na pravidlách a rozhodovacích stromoch, ktoré umožňujú jednoduché sledovanie logiky rozhodovania.
Ak ťa bavíme, podpor nás a kúp nám pivo za 2€: