面向高级用户的可解释人工智能

可解释人工智能（XAI）包括旨在使复杂人工智能模型的决策过程易于理解的方法和技术。

许多现代人工智能模型，尤其是深度神经网络，难以理解，这限制了它们在关键领域的接受度。

XAI 利用各种方法，例如可视化解释、特征分析或基于规则的系统，以提供对模型工作原理的洞察。

这样，用户和开发者可以理解哪些因素导致了特定的决策。

可解释人工智能在医学、法律或金融等领域尤为重要，这些领域对透明度和可追溯性有着极高的要求。