可解释性人工智能（Explainable AI，简称XAI）是一种旨在提高人工智能系统透明度和可理解性的技术。其核心目标是使AI的决策过程对人类用户透明、可理解，并能够提供清晰的解释，说明如何从输入数据到最终决策的每一步。XAI通过揭示影响AI预测的因素和决策逻辑，帮助用户评估AI系统的可靠性并做出明智决策。
XAI不仅关注于模型的性能，还强调模型的透明度和公平性，以确保模型不会基于无关或不公平的标准做出决策。它通过一系列技术和方法来实现，包括特征重要性分析、模型解释、决策树、基于规则的系统和稀疏线性模型等。这些方法可以帮助用户理解模型的决策依据，从而提高模型的可信度和可控制性。
此外，XAI在医疗保健、金融和技术等高风险领域尤为重要，因为它有助于建立人们对AI的信任，解决AI伦理和偏见等问题。例如，在医疗领域，XAI可以帮助医生理解AI系统如何诊断疾病，从而增强对AI诊断结果的信任。
总之，可解释性人工智能（XAI）通过提供对AI决策过程的透明解释，帮助人类更好地理解和信任AI系统，从而促进AI技术的广泛应用和推广
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！