可解释人工智能（Explainable AI，简称XAI）是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它旨在提高人工智能系统的透明度和可解释性，使得人类用户能够理解人工智能的决策过程。

XAI的关键特性

  • 透明度：XAI系统应提供足够的信息，使用户能够理解其决策背后的原因。
  • 可解释性：XAI系统应能够解释其决策过程，包括使用的算法、数据和推理步骤。
  • 可信度：XAI系统应提高用户对人工智能决策的信任度。

XAI的应用场景

  • 医疗诊断：帮助医生理解诊断结果背后的原因。
  • 金融风控：提高金融决策的可解释性，增强风险管理。
  • 自动驾驶：让驾驶员了解自动驾驶系统的决策过程。

XAI的挑战

  • 算法复杂性：许多先进的机器学习算法本身就很复杂，难以解释。
  • 数据隐私：解释模型可能需要访问敏感数据，引发隐私问题。
  • 计算成本：解释模型可能需要额外的计算资源。

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Explainable AI