随着人工智能在从医疗到刑事司法的各个领域变得司空见惯，我们必须相信这些技术做出的预测和决定。XAI的愿景是向您展示尽可能多地做出决策的原因和时间，从而使行动具有可追踪性、可靠性和合规性。
可解释人工智能（XAI）旨在使人工智能解决方案透明、易懂——从决策到产生的结果。
这是怎么一回事？
可解释人工智能（XAI）专注于制造复杂的人工智能应用程序对每个人来说都是可以理解的。
随着人工智能越来越复杂，为其提供动力的算法几乎无法解释。这使得很难防止偏见，确保结果在道德或伦理上是合理的，推动决策的信任，并保证合规性。
XAI工具和方法通过使人工智能应用程序透明化和可解释性来应对这些挑战，例如，通过确定不同决策或结论之间的概率划分，这些决策或结论通常用于医疗保健、刑事司法和信贷决策等领域，人工智能用于做出影响人们生活、健康和经济福祉的决策。
你有什么好处？
能够解释为什么您的AI应用程序产生了特定的结果，可以确保您的用户信任决策过程，帮助提高对应用程序的信心。
XAI还可以帮助您降低AI偏见的风险，因为任何问题都可以发现并解决。这种可视性还允许更好的系统设计，因为开发人员可以找出系统以某种方式运行的原因，并对其进行改进。
透明度和可解释性也是证明您的应用程序符合监管标准、数据处理要求以及法律和道德期望的关键。
取舍是什么？
由于人工智能是一个新兴而复杂的领域，目前还没有一种全面的方法来让人工智能应用程序变得易懂。根据上下文的不同，每个应用程序和用户群都需要不同程度的理解。这些技术也只适用于某些类型的模型和算法。有些技术允许深入了解模型的内部，但仍需要解释。
虽然系统开发人员可能需要技术细节，但监管机构需要知道数据是如何使用的。为了解释为什么会做出某个决定，需要根据受众、背景和所发生的问题，对每个因素进行检查。
简言之，它极其复杂，“可解释”对不同的利益相关者来说可能意味着许多不同的事情。
它是如何使用的？
在DeepMind和Moorfields眼科医院最近的XAI项目中，研究人员创建了一个透明的人工智能系统，可以检测视网膜疾病。
该系统使用户能够理解其提出建议的原因，因此临床医生可以保持循环，确认诊断，并与患者合作找到正确的治疗方案。
许多银行正在使用XAI提供公平的信用评分，改善市场预测，并吸引投资者。例如，Capital One聘请内部专家研究XAI及其缓解道德和监管违规行为的潜力。
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