可解释性AI（XAI）【话题征文】

社区云 2024-01-25 10:19:41

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能够解释机器学习模型的预测在医疗诊断或自主系统等关键应用中是很重要的。深度非线性ML模型的兴起，在预测方面取得了巨大的进展。然而，我们不希望如此高的准确性以牺牲可解释性为代价。结果，可解释AI (XAI)领域出现了，并产生了一系列能够解释复杂和多样化的ML模型的方法。

人工智能的未来在于使人类能够与机器合作解决复杂的问题。就像任何有效的合作一样，这需要良好的沟通、信任、清晰和理解。可解释人工智能(XAI)旨在通过结合符号人工智能和传统机器学习的优点来应对此类挑战。多年来，各种不同的AI社区都在研究这一主题，他们有着不同的定义、评估指标、动机和结果。

目前，深度神经网络广泛应用于医疗、自动驾驶汽车、军事等直接影响人类生活的关键任务系统。然而，深度神经网络的黑箱特性对其在关键任务应用中的应用提出了挑战，引发了道德和司法方面的担忧，导致信任缺失。

XAI可解释人工智能最新进展。XAI可解释人工智能是当前的研究热点，来自CortAIx 的首席人工智能科学家博士Freddy Lecue给了关于《XAI - The story so far》的报告，讲述回顾XAI的方法、动机、最佳实践、工业应用和限制来描述XAI的最新进展。

模型可解释性是在需要可靠性和安全性的高风险领域(如医疗和自动化交通)以及具有重大经济意义的关键工业应用(如预测维护、自然资源勘探和气候变化建模)中建立信任和采用人工智能系统的先决条件。

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