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Explications génératives
Définition :
Les explications génératives sont des explications fournies par un système qui montre comment un phénomène a été généré par des processus internes ou des mécanismes sous-jacents. Ces explications sont souvent utilisées dans le domaine des sciences cognitives et de l'intelligence artificielle pour mieux comprendre comment les systèmes cognitifs fonctionnent.
Explications génératives : compréhension et modélisation de l'intelligence artificielle
Les explications génératives sont un concept clé dans le domaine des sciences cognitives, de l'intelligence artificielle et des sciences de l'informatique cognitive. Ces explications visent à fournir une compréhension approfondie du fonctionnement des systèmes intelligents, en mettant en lumière les processus sous-jacents qui ont permis de générer un certain comportement ou une décision.
En d'autres termes, au lieu de simplement décrire ce qu'un système intelligent fait, les explications génératives cherchent à expliquer comment et pourquoi il le fait. Cela permet non seulement de rendre compte des performances obtenues par ces systèmes, mais également de les interpréter et de les modéliser de manière plus précise.
Applications dans l'intelligence artificielle
Les explications génératives trouvent de nombreuses applications pratiques dans le domaine de l'intelligence artificielle. Elles peuvent notamment être utilisées pour améliorer la transparence et la fiabilité des systèmes intelligents, en permettant aux utilisateurs de comprendre les raisons derrière les recommandations ou les actions proposées par ces systèmes.
De plus, en fournissant des explications détaillées sur la manière dont les modèles d'intelligence artificielle ont été construits et fonctionnent, les explications génératives peuvent contribuer à renforcer la confiance des utilisateurs dans ces systèmes et à favoriser leur adoption dans un large éventail de domaines, allant de la santé à la finance en passant par les transports.
En conclusion, les explications génératives représentent un outil essentiel pour comprendre et modéliser l'intelligence artificielle, en permettant d'expliquer de manière claire et détaillée le fonctionnement des systèmes intelligents et en ouvrant la voie à de nouvelles avancées dans ce domaine fascinant.
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