3、基于区块链的可解释人工智能框架解析

基于区块链的可解释人工智能框架解析

1. XAI决策模型概述

可解释人工智能（XAI）旨在让人类理解AI系统的内部运作和决策过程。在数据存在不确定性或信息不完整的情况下，有多种XAI决策模型可供选择，具体如下：
- 模糊逻辑模型 ：利用模糊集数据得出结论，适用于数据模糊或不精确的情况。
- 神经网络模型 ：借助人工神经网络进行决策，能处理复杂决策，但解释起来可能有难度。
- 模型无关方法 ：如LIME和SHAP，可为任何黑盒机器学习模型提供解释，适用于无法解释底层模型的情况。
- 混合模型 ：整合上述多种方法，使决策更可靠、准确。

一般来说，XAI决策模型的选择取决于具体应用以及可解释性和复杂性之间的平衡。

2. 集中式和分布式XAI决策模型

模型类型	决策方式	优点	缺点
集中式XAI决策模型	决策过程集中，由单个实体（如单个服务器或基于云的系统）管理，数据在集中位置收集和分析后做出决策	决策效率高	决策过程不易审计，可能存在偏见和缺乏透明度的问题
分布式XAI决策模型