加纳AI发展中传统知识体系的整合：西非的视角

加纳的传统知识体系（IKS）包括通过世代相传的传统实践、信仰和知识体系。这些体系是该地区文化结构不可或缺的一部分，但往往缺乏正式认可或与现代技术进步的整合。研究方法包括调查、与从业者的访谈及加纳现有AI项目的案例研究。数据分析将采用主题编码，识别IKS与当前AI应用之间的共同点。一项初步调查显示，75%的受访者认为传统知识可以显著增强农业的AI解决方案。进一步的主题分析确定了四个关键主题：农业气象预测、药效评估、文化遗产保护和可持续发展策略。将IKS整合到加纳的AI中，为利用地方专业知识应对紧迫的社会经济挑战，同时保持文化完整性提供了有希望的途径。开发具有文化敏感性的AI模型需要技术人员、人类学家和社区领袖之间的合作。建议建立针对AI开发人员的培训项目，以整合传统知识。模型估计使用 =argmin_ᵢ (yᵢ, f_ (xᵢ) ) +₂²，性能评估采用样本外误差。