什么是可解释的人工智能

　　“在采用可解释的人工智能的情况下，人类增强了技术的知识和经验，以调整和加强分析模型以供将来使用。”Collins说，。“人类的知识和经验有助于学习技术，反之亦然。这是一个持续的反馈循环，可以成为企业的一种动态资产。”

　　“信任”这个词很关键。为此，人工智能专家Blum和其他专家提出了可解释的人工智能定义，机器人主板维修，并解释这一概念对于从金融服务到医学等领域的人工智能工作的组织至关重要的原因。这种背景可以加强组织成员和团队的理解，并帮助组织中的其他人员理解可解释的人工智能及其重要性。以下先从定义开始。

　　SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“‘可解释的人工智能’术语是指人类能够通过动态生成的图表或文本描述轻松理解人工智能技术做出决策的路径。”

　　“企业和个人总是需要进行决定。只是按照算法推荐的做法并不具有说服力。”Ness公司数字工程首席技术官Moshe Kranc说。Kranc指出，可解释的人工智能对于识别错误的结果是至关重要的，这些错误的结果来自于诸如有偏见或调整不当的培训数据和其他问题。能够跟踪人工智能系统得出不良结果的路径可以帮助人们解决潜在问题，并防止它们再次发生。

　　Purohit说：“由于人工智能的目的是帮助人们做出更高的决策，当用户改变行为或根据人工智能输出（或）预测采取行动时，企业就实现了人工智能解决方案的真正价值。但是，为了让用户改变自己的行为，就必须相信系统的建议。当用户感觉到有能力并知道人工智能系统如何得出建议（或）输出时，就会建立这种信任。”

　　PubNub公司首席技术官和联合创始人Stephen Blum说，“可解释的人工智能可以等同于数学问题中的‘展示工作’。所有的人工智能决策过程和机器学习都不是在黑盒中进行的——它是一种透明的服务，具有被人类从业者解剖和理解的能力。”

　　输入可解释的人工智能——有时以缩写词XAI或类似术语（如可解释的AI）来表示。顾名思义，它可以被人类解释和理解，虽然这是一种有点简化的方式，是一种可解释的人工智能。

　　Sutherland公司首席分析官Phani Nagarjuna说，“可解释的人工智能是我们可以解释人工智能的结果，同时在人工智能达到结果的路径上能够清楚地解释从输入到结果。”

　　可解释的人工智能对于问责制和可审计性也很重要，它将（或者至少应该）仍然存在于组织的人员中，而不是其技术中。

　　虽然人工智能应用越来越广泛，但关于人工智能也有一些误解。有些人采用“黑盒”这个术语描述人工智能，认为其内涵是神秘和不祥的部分，机器人电路板维修，其“X档案”的内容比IT 日常业务还要多。

　　CognitiveScale公司创始人和首席技术官Matt Sanchez说，“简单来说，可解释的人工智能意味着人工智能在其操作中是透明的，这样人类就能够理解和信任决策。组织必须问这个问题——那么能解释其人工智能是如何产生这种特定的洞察力或决策的吗？”

　　Collins指出，这在医疗和银行等受到严格监管的组织尤为重要，这些组织最终需要能够展示人工智能系统是如何做出决定或结果。而即使在不需要审计其人工智能的行业中，可解释人工智能的核心信任和透明度也是值得的，他们可以具有良好的商业意识。

　　IBM Watson物联网高级产品经理Heena Purohit指出，人工智能（IBM称之为“增强型智能”）和机器学习已经在以复杂的方式处理大量数据方面做得非常出色。但Purohit说，人工智能和机器学习的目标是帮助人们提高工作效率，做出更明智、更快速的决策——如果人们不知道他们为什么要做出这些决策，这就更加困难了。

　　Sanchez的问题引发了另一个问题：为什么可解释的人工智能很重要？其原因是多方面的，这可能对人们、企业、政府和社会产生巨大影响。在此考虑一下“信任”这个词。

　　简单定义的可解释人工智能

　　事实上，可解释的人工智能最终将使人工智能在商业环境和日常生活中变得更有价值，同时也防止了不良后果。

　　SPR公司数据分析师Andrew Maturo说，机器人维修，“可解释的人工智能是一种机器学习或人工智能应用，伴随着易于理解的推理，它如何得出一个给定的结论。无论是通过先发制人的设计还是回顾性的分析，都在采用新技术来降低人工智能的黑盒不透明性。”

　　从组织领导的角度来看，可解释的人工智能在某种意义上是让人们信任并购买这些新系统，以及它们如何改变人们的工作方式。

　　以下是最近的HBR公司分析服务研究报告《现实世界人工智能的执行指南》中更明确的定义：“机器学习技术是一种使人类用户能够理解、适当信任和有效管理的人工智能。”

　　“可解释的人工智能对业务很重要，因为它为我们提供了解决问题的新方法，伺服电机维修，适当地扩展流程，并最大限度地减少人为错误的机会。提高的可视性有助于增强理解，并改善客户体验。”SAS公司首席信息官Collins说。