4、可解释人工智能（XAI）：可解释性概念及其与区块链的集成

可解释人工智能（XAI）：可解释性概念及其与区块链的集成

1. 引言

人工智能（AI）指的是机器智能，也被称为计算智能。它主要研究智能行为和智能代理，这些技术在观察周围数据环境并从中学习的同时，努力实现预定目标。

AI 系统可根据其对人类思维的模拟程度进行分类，具体可分为以下四类：
- 反应式机器 ：这类机器没有记忆，仅对各种刺激做出反应。它们功能极为有限，通常只能对一小部分预设输入做出响应。例如，国际象棋中的深蓝就是反应式机器 AI 的典型代表。
- 有限记忆机器 ：与反应式系统不同，这类机器利用记忆来增强反应能力。它们能够借助过去积累的知识改进决策，目前大多数应用都属于这一类别，像聊天机器人和自动驾驶汽车等。
- 心智理论 AI ：这类 AI 能够理解与之交互的对象的需求、感受、信念和心理过程。不过，目前它仍处于概念或研发阶段，研究人员需要设计出能够将人识别为个体的系统。
- 自我意识 AI ：这是 AI 发展的终极阶段，目前仅停留在理论层面。自我意识 AI 与人类大脑极为相似，具备自我意识。

随着重要性的凸显，机器学习（ML）从人工智能中独立出来。它不再以人工智能为主要目标，而是专注于解决现实世界的问题，研究重点也从符号技术转向了统计和概率理论工具及模型。2011 年，Le 等人重新研究了深度神经网络，并构建了第一个无监督网络，引发了深度学习的热潮。此前，由于计算机能力和数据的限制，深度神经网络理论在 20 世纪 90 年代被研究人员摒弃。

2. 机器学习与人工神