Explainable AI (XAI) 帮助机器学习模型理解外部世界，并找出影响预测结果的最重要因素

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Explainable Artificial Intelligence （XAI）是一种通过可解释的方式来帮助机器学习系统理解自身运作方式，进而更好地被人类所理解的领域。其发展历史可以追溯到1987年IBM Watson团队发表的一篇文章《The Vision of AI: A Cognitive View of the Future》中提出的概念。这之后，由于学术界和工业界的共同努力，人们开始关注、研究并尝试基于规则的机器学习方法并不能完全解决复杂的问题。因此，出现了基于统计学习和深度学习技术的模式识别模型来帮助人们解决这一难题。但是，这些模型并不像人的思维一样易于理解和掌握，尤其是在面对深度神经网络时，人类的直觉和经验往往无法准确捕获模型的内部工作机制。所以，如何让机器学习模型也具有可解释性，并且能够对实际应用中的决策过程进行解释，一直是计算机科学研究的一个热点问题。近些年，随着计算机视觉、自然语言处理等领域的蓬勃发展，人们逐渐意识到，可以通过可视化或文字形式将模型中的关键步骤或决策逻辑进行直观呈现，从而更好地理解其工作原理。因此，Explainable AI（XAI）的研究就是为了在人工智能系统中引入可解释性机制，从而使得模型的行为更容易被人类所理解。
XAI可以帮助机器学习模型理解外部世界，并找出影响预测结果的最重要因素；还可以用于帮助理解和控制机器学习模型的预测行为，增强其鲁棒性和可信度。在医疗保健、金融风险评估、风险投资以及监管审查等领域，XAI正在成为一个热门话题。

2.基本概念

2.1 可解释性

可解释性，英文翻译为Interpretability