13、可解释边缘AI：解决实时问题的关键力量

可解释边缘AI：解决实时问题的关键力量

1. 引言

可解释人工智能（XAI）是一套让人类用户理解和信任机器学习算法生成的结果与输出的流程和方法。它用于描述AI模型、其预期影响和潜在偏差，有助于刻画AI驱动决策中的模型准确性、公平性、透明度和结果。在将AI模型投入生产时，XAI对于组织建立信任和信心至关重要，同时也有助于组织采用负责任的AI开发方法。

随着AI的不断发展，人类难以理解算法得出结果的过程，整个计算过程变成了难以解释的“黑箱”。即使是创建算法的工程师或数据科学家，也无法解释黑箱模型内部发生的事情以及算法如何得出特定结果。理解AI系统如何得出特定输出有诸多好处，例如帮助开发者确保系统按预期运行、满足监管标准，以及让受决策影响的人能够挑战或改变结果。

2. 可解释人工智能的定义

可解释人工智能（XAI）是解决AI系统伦理和法律问题的有力工具，它能回答重要的“如何”和“为什么”问题。因此，AI研究人员已将XAI视为可靠AI的必要组成部分，可解释性最近也受到了广泛关注。尽管XAI研究的兴趣日益增加，且众多领域都需要可解释性，但XAI仍存在一些缺点。

可解释性有助于确保决策的客观性，通过检测和纠正训练数据集中的偏差来实现。它还能通过指出可能改变预测的对抗性干扰来提供弹性，并且确保仅使用相关变量来推断结果，即模型推理基于真正的因果关系。

解释可以根据目标和情况采取多种形式。例如，在医疗领域，用于医生诊断脑肿瘤的机器学习模型，会基于MRI给出原始报告和生成报告。生成报告包含模型诊断的解释以及影响结论的肿瘤位置热图，为医生提供了易于理解和验证的诊断解释。

3. 边缘AI与人工智能的区别