Knowledge Graphs for eXplainable Artificial Intelligence: Fundamente, aplicații și provocări

Titlul original:

Knowledge Graphs for eXplainable Artificial Intelligence: Foundations, Applications and Challenges

Conținutul cărții:

Cele mai recente progrese în domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate (profunde), în special, au scos la iveală un dezavantaj major al sistemelor inteligente moderne, și anume incapacitatea de a-și explica deciziile într-un mod pe care oamenii îl pot înțelege cu ușurință. În timp ce eXplainable AI a devenit rapid un domeniu activ de cercetare ca răspuns la această nevoie de îmbunătățire a inteligibilității și a fiabilității, domeniul reprezentării și raționamentului cunoștințelor (KRR) are, pe de altă parte, o tradiție îndelungată în gestionarea informațiilor într-o formă simbolică, ușor de înțeles de către om.

Această carte oferă prima colecție cuprinzătoare de contribuții de cercetare privind rolul grafurilor de cunoștințe pentru inteligența artificială explicabilă (KG4XAI), iar lucrările incluse aici prezintă cercetări academice și industriale axate pe teoria, metodele și implementările sistemelor de inteligență artificială care utilizează cunoștințe structurate pentru a genera explicații fiabile. Materialul introductiv privind grafurile de cunoștințe este inclus pentru cititorii care au doar o pregătire minimă în domeniu, precum și capitole specifice dedicate metodelor avansate, aplicațiilor și studiilor de caz care utilizează grafurile de cunoștințe ca parte a sistemelor explicabile bazate pe cunoștințe (KBX-systems). Ultimele capitole explorează provocările actuale și direcțiile viitoare de cercetare în domeniul grafurilor de cunoștințe pentru inteligența artificială eXplicabilă.

Cartea nu numai că oferă o imagine de ansamblu academică și de ultimă oră a cercetării în acest domeniu, dar promovează, de asemenea, combinația hibridă a metodelor AI simbolice și subsimbolice și va fi de interes pentru toți cei care lucrează în domeniu.