使用场景

研究人员使用MAIA来识别和修正AI模型中的偏见。

AI开发人员利用MAIA优化图像分类器的性能。

教育工作者通过MAIA向学生展示AI模型的内部工作原理。

产品特色

自动识别AI视觉模型中的各个组件并描述其激活的视觉概念。

通过删除图像分类器中的不相关特征来增强其对新情况的鲁棒性。

搜索AI系统中的隐藏偏见，帮助揭示潜在的公平性问题。

使用工具检索特定数据集的示例，以最大化激活特定神经元。

设计实验来测试每个假设，通过生成和编辑合成图像来验证。

评估神经元行为的解释，通过已知行为的合成系统和未经训练的AI系统来验证。

通过迭代分析不断优化方法，直到能够提供全面的答案。

使用教程

步骤一：定义需要解释的AI模型及其组件。

步骤二：使用MAIA的自动化工具来检索数据集中的示例。

步骤三：根据MAIA生成的假设，设计实验来测试每个假设。

步骤四：利用MAIA的合成图像编辑功能来调整实验条件。

步骤五：分析MAIA的实验结果，验证假设的正确性。

步骤六：根据迭代分析的结果，优化AI模型的解释性。

步骤七：将MAIA的解释应用于AI模型的进一步研究或开发。