10、人机交互与人工智能可解释性：技术、评估与伦理

人机交互与人工智能可解释性：技术、评估与伦理

在当今科技飞速发展的时代，人工智能正逐渐成为各个领域的核心驱动力。其中，人机交互（HCI）和可解释人工智能（XAI）作为人工智能的重要组成部分，对于构建有效的系统起着关键作用。本文将深入探讨HCI的不同方法、XAI的评估问题以及相关的伦理、法律和社会问题，同时介绍区块链技术在电子健康记录（EHR）药物调和过程中的应用。

1. 人机交互的不同方法

人机交互旨在设计出更符合人类需求和使用习惯的用户界面，主要有以下四种方法：
- 认知方法 ：该方法从人类大脑和感官感知系统出发，所有设计元素都借鉴了人类大脑的功能，并深入汲取认知心理学领域的知识。例如，在设计界面时，会考虑人类的认知规律，使操作更加直观和易于理解。
- 拟人化方法 ：此方法将系统构建成类似人类的程序，模仿人与人之间的交互，以提高系统的易用性。常见的例子包括界面错误消息的人性化表达，如 “很抱歉，未找到该页面”，以及在基于计算机的自动化系统中使用头像，像自动电话系统中就会有类似应用。
- 预测建模方法 ：基于人类信息处理理论，该方法考虑完成设定任务所需的时间。在创建模型时，会综合考虑人类加载网页、查看内容以及对所见内容进行认知处理等平均所需的时间，从而优化系统性能。
- 实证方法 ：该方法对于检查和比较多个概念设计的可用性非常有用。除了对用户对概念设计的偏好进行定性评估外，测量用户的任务绩效对于确定网页的直观性和用户友好性也至关重要。

2. 可解释人工智能（XAI）的评估

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