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Journal of the Academy of Marketing Science
Erschienen in: Journal of the Academy of Marketing Science 1/2020

17.12.2019 | Commentary

Explainable AI: from black box to glass box

verfasst von: Arun Rai

Erschienen in: Journal of the Academy of Marketing Science | Ausgabe 1/2020

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Excerpt

This special issue profiles how technological innovations are exerting a transformative force on the practice and academic discipline of marketing. These technologies create tremendous upside potential along with novel risks that need to be understood and effectively managed to realize the benefits and mitigate the downsides. Each of the technological advances discussed in the special issue—health IT (Agarwal et al.), robotics (Davenport et al.), chatbots (Thomaz et al.), mobile (Tong et al.), social media (Appel et al.), and in-store retail technology (Grewal et al.), is fueled in significant ways by artificial intelligence (AI). …
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Fußnoten
1
The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) program on XAI identifies these as key characteristics of XAI: Turek, Matt, Explainable AI, Program Information, Defense Advanced Research Projects Agency, https://​www.​darpa.​mil/​program/​explainable-artificial-intelligence, Accessed on October 20, 2019.
 
Literatur
Du, M., Liu, N., & Hu, X. (2018). Techniques for interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:1808.00033.
Hall, P., & Gill, N. (2019). An introduction to machine learning interpretability. Second edition. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, Incorporated.
Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). Why should I trust you?: Explaining the predictions of any classifier. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 1135-1144). ACM.
Russell, S. (n.d.). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control, Penguin Publishing Group. Kindle Edition.
Xu, K., Ba, J., Kiros, R., Cho, K., Courville, A., Salakhudinov, R., Zemel, R.S., & Bengio, Y. (2015). Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. In International conference on machine learning (pp. 2048-2057).
Metadaten
Titel
Explainable AI: from black box to glass box
verfasst von
Arun Rai
Publikationsdatum
17.12.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of the Academy of Marketing Science / Ausgabe 1/2020
Print ISSN: 0092-0703
Elektronische ISSN: 1552-7824
DOI
https://doi.org/10.1007/s11747-019-00710-5

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