2、可解释人工智能（XAI）：概念与应用

可解释人工智能（XAI）：概念与应用

1. 引言

随着前沿技术、范式和架构的不断发展，如今我们能够获取和处理各种类型和规模的数据。这些数据集包含成千上万的输入，最终映射到少数几个概率性决策上。然而，人类大脑只能处理少量输入及其相互关系，以做出一组概率性决策。因此，需要一种新的自动化模型来高效处理具有复杂相互关系的无数输入，从而得出合理的决策。

人工智能（AI）应运而生，它通过合适的技术对决策过程进行建模，实现了自动化任务。AI 是一个新兴且具有影响力的技术领域，旨在解决问题，通过模拟人类智能的机器执行自动化任务，帮助人类。在研究和 IT 行业中使用 AI 具有诸多优势，它可以降低生产成本、减少风险因素、实现高质量决策、提高生产力，甚至催生新的服务和产品。

AI 主要基于机器学习（ML）技术和算法，尤其是深度学习（DL）。不过，非 ML 技术，如逻辑推理、基于行为的方法、统计推导和搜索方法，也为 AI 领域的发展提供了有力支持。ML 是一个广泛的技术领域，被认为是未来推荐系统、疾病诊断、自动驾驶等领域的算法和自动化解决方案。DL 技术进一步推动了 ML 在图像识别和语音处理等领域的应用，这些领域中，没有 DL 支持的 ML 算法表现不佳。ML 和 DL 作为广义 AI 技术的子集，使 AI 能够在非线性空间和分层嵌套的方式下，高效处理现实世界的高维数据集，在概率决策集之间做出抉择。此外，支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和复杂分类器等复杂的 AI 技术，也为成功的 AI 应用带来了丰厚的回报。

然而，这些成功处理高维数据的复杂 AI 技术存在透明度问题，形成了“黑盒”模型。“黑盒”模型无法为 AI 系统给出的特定决策提供合理的解释，用户只能选择接受或拒绝该决