可解释人工智能 (一): 概述
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一枕庭前雪
2024-11-23 08:39:36
可解释AI的应用范围涵盖模型前(pre)和模型后(post)的解释。其中，模型前的解释侧重于算法设计，如决策树和贝叶斯网络，它们对模型内部逻辑提供了直接洞察。模型后的解释则多采用后分析方法，独立于特定算法，主要用于理解数据的含义和监控潜在问题，如数据漂移和对抗攻击。
尽管数据驱动的AI在许多领域取得了显著成果，但其决策机制的解释性仍有待提高。例如，AI可能学习到的数据关联可能存在偏差，这就需要通过干预实验和反事实推理来辨识因果关系，以增强可信度。
在金融、医疗健康和司法等高风险领域，对AI决策的透明度需求尤为迫切。通过可解释AI，可以揭示模型如何处理数据，以及预测结果背后的关键因素，这有助于减少误解和争议，增强业务决策的可靠性和道德性。
一些实用的工具如基于博弈论的解释方法和模型无关的解释技术，为深入了解AI决策过程提供了便利。随着技术的不断进步，XAI将成为AI发展的重要组成部分，推动其在各个行业中的广泛应用。
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