|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| - | ===Статья написана с помощью LLM===
| |
| | | | |
| - | Статья [[Объяснимый искусственный интеллект]] была подготовлена с использованием LLM.
| |
| - |
| |
| - | Первый промпт:
| |
| - |
| |
| - | {{tip|
| |
| - | Ты специалист в области искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа данных и этики ИИ, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки.
| |
| - | Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru на тему «Объяснимый искусственный интеллект» на русском языке. Придерживайся структуры и стиля, принятого в Википедии и научных энциклопедиях: текст должен быть понятным, нейтральным, хорошо структурированным и академически корректным.
| |
| - | Целевая аудитория — студенты и инженеры в области искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа данных и разработки ИИ-систем, в том числе начинающие. Статья должна быть полезна как новичку: понятно объяснять определения, мотивацию и практические примеры, так и более подготовленному читателю: содержать связи с интерпретируемостью моделей, доверием к ИИ, безопасностью, ответственным ИИ, регулированием и современной научной литературой.
| |
| - | Объясни, что такое объяснимый искусственный интеллект (англ. explainable artificial intelligence, XAI), зачем он нужен и чем объяснимость отличается от интерпретируемости, прозрачности, понятности и доверия к модели. Покажи, почему проблема объяснимости особенно важна для сложных моделей машинного обучения: ансамблей, глубоких нейронных сетей, больших языковых моделей и систем принятия решений в медицине, финансах, праве, промышленности и образовании.
| |
| - | Опиши основные подходы к объяснимому ИИ: использование изначально интерпретируемых моделей, локальные и глобальные объяснения, feature importance, surrogate models, LIME, SHAP, контрфактические объяснения, визуализация признаков, объяснения для нейронных сетей и объяснения поведения больших языковых моделей. Не перегружай статью техническими деталями, но объясни ключевые идеи так, чтобы они были понятны инженеру и студенту.
| |
| - | Отдельно обсуди ограничения объяснимого ИИ: возможность вводящих в заблуждение объяснений, различие между правдоподобным и верным объяснением, зависимость объяснения от аудитории, конфликт между точностью и интерпретируемостью, а также проблему оценки качества объяснений. Покажи, что объяснение модели не всегда означает полное понимание её внутреннего механизма.
| |
| - | Обязательно используй и проверь надёжные научные источники.
| |
| - | Не выдумывай факты, даты, имена, цитаты и источники. Используй надёжные научные источники и добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список литературы ненумерованным списком через `*`. Для источников используй шаблоны `{{статья}}`, `{{книга}}`, `{{cite web}}`, как в русскоязычной Википедии и MachineLearning.ru.
| |
| - | Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии, например: `[[Искусственный интеллект]]`, `[[Машинное обучение]]`, `[[Нейронная сеть]]`, `[[Глубокое обучение]]`, `[[Большая языковая модель]]`, `[[Ответственный искусственный интеллект]]`, `[[Алгоритмическая справедливость]]`, `[[Безопасность искусственного интеллекта]]`.
| |
| - | Используй вики-разметку. Не используй шаблон `{{о|...}}`. Если понадобятся формулы, используй теги `<tex>` и `</tex>`, а не `<math>`.
| |
| - | Статья не должна быть перегружена деталями. Избегай воды, рекламного тона, чрезмерно сложных формулировок и необоснованных утверждений о «полной прозрачности» ИИ.
| |
| - | Выведи только готовую статью в MediaWiki-разметке, без комментариев и пояснений.}}
| |
| - |
| |
| - |
| |
| - | === Проверка и доработка ===
| |
| - |
| |
| - | После генерации текст статьи был вручную проверен и отредактирован. Были уточнены формулировки, проверена структура статьи, оформлены списки, сноски, литература и категории.
| |
| - |
| |
| - | ```
| |
| - | ```
| |
