人工智能（AI）的能力無(wú)疑令人震驚，這讓許多人想知道它是如何做到的？，而這個(gè)問(wèn)題的答案推動(dòng)了可解釋人工智能的概念，有時(shí)候稱為XAI。

　　許多人喜歡參與有關(guān)可解釋人工智能的討論，但他們往往沒(méi)有提出能夠?qū)崿F(xiàn)的可行性想法。

　　什么是可解釋的人工智能？

　　可解釋的人工智能是通過(guò)人工智能算法解釋它是如何以人類可以破譯的方式得出結(jié)論的想法。這將面臨一個(gè)眾所周知的“黑盒問(wèn)題”，其中人工智能算法可以確定某些內(nèi)容，但無(wú)法提供導(dǎo)致這些結(jié)果的因素的詳細(xì)信息。那么，人們?cè)趺凑J(rèn)為他們可以相信人工智能算法所說(shuō)的內(nèi)容呢？

　　實(shí)現(xiàn)可解釋人工智能的目標(biāo)是一項(xiàng)令人欽佩的必要壯舉，但這并不簡(jiǎn)單。在將可解釋的人工智能變成現(xiàn)實(shí)之前，行業(yè)人士需要認(rèn)識(shí)到以下四件事情。

　　1．解釋可能不是建立信任的最佳方式

　　人們能夠理解的是，如果人工智能可以自我解釋，用戶以及使用人工智能做出決策的企業(yè)會(huì)相信人工智能更值得信賴。但是一些人認(rèn)為，努力實(shí)現(xiàn)可解釋的人工智能并不是建立增強(qiáng)信任的最佳途徑。相反，測(cè)試和分析可以給出所尋求的答案。

　　這是因?yàn)槿斯ぶ悄苡脕?lái)得出結(jié)論的方法可能非常復(fù)雜，即使提供了解釋，人們也無(wú)法理解。但是，當(dāng)人工智能用戶能夠測(cè)試和分析人工智能所做的決策，并確保它們顯示出足夠的一致性，以顯示系統(tǒng)按預(yù)期工作時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生信任。

　　可解釋的人工智能仍然是有用的，但是人們不應(yīng)該把它視為最終解開(kāi)人工智能的奧秘。

　　2．可解釋的人工智能與應(yīng)用程序設(shè)計(jì)直接相關(guān)

　　對(duì)于可解釋的人工智能而言，另一件至關(guān)重要的事情是，與大多數(shù)人認(rèn)為的相反，人們不需要將人工智能視為獲得答案的起點(diǎn)。相反，使用可解釋的人工智能取得進(jìn)展意味著從應(yīng)用程序級(jí)別開(kāi)始。

　　例如，用于促進(jìn)貸款審批流程的人工智能應(yīng)用程序能夠以這樣的方式運(yùn)行，即允許人們采取人工智能工具的每個(gè)步驟以及通過(guò)這些操作創(chuàng)建的路徑。然后，人們可能會(huì)深入挖掘并查看應(yīng)用程序的哪些特征觸發(fā)了批準(zhǔn)或拒絕。

　　采用這種方法并不一定能為給定的應(yīng)用程序帶來(lái)完全可解釋的人工智能。但是，記住可解釋性對(duì)于參與構(gòu)建使用人工智能的應(yīng)用程序的人來(lái)說(shuō)是一個(gè)很好的策略。

　　3．強(qiáng)化學(xué)習(xí)比人們想象的要復(fù)雜得多

　　人工智能算法以多種方式學(xué)習(xí)。這是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，它涉及人工智能從預(yù)先分類的數(shù)據(jù)變得更智能，以便查看和分類?；蛘?，當(dāng)人工智能算法仔細(xì)檢查輸入數(shù)據(jù)以找到其中的模式時(shí)，就會(huì)發(fā)生無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后，有一種被誤解的第三種人工智能學(xué)習(xí)風(fēng)格稱為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，也有一些人稱之為“自我學(xué)習(xí)”。

　　這種算法根據(jù)收到的反饋，將執(zhí)行的操作理解為可取或不可取。人們需要關(guān)注由它所做的事情引起的響應(yīng)，然后從嘗試和錯(cuò)誤的方法中學(xué)習(xí)。

　　不幸的是，考慮到復(fù)雜任務(wù)的成功都是由所有行動(dòng)的總和造成的，因此加強(qiáng)人工智能并不是那么簡(jiǎn)單?？紤]到這一點(diǎn)，人們必須考慮到一些使增強(qiáng)人工智能有效的必要條件。例如，系統(tǒng)必須提供具體的激勵(lì)。但是，不同的場(chǎng)景有不同的相關(guān)期望動(dòng)作。

　　此外，任何適當(dāng)使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)都必須考慮環(huán)境中的每個(gè)可用變量。但是，當(dāng)人們考慮到許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的不可否認(rèn)的復(fù)雜性時(shí)，很容易看出這是一個(gè)非常耗時(shí)的步驟。

　　當(dāng)人們努力實(shí)現(xiàn)可解釋人工智能的目標(biāo)時(shí)，他們需要記住人工智能算法以多種方式學(xué)習(xí)。此外，由于所有變量都在發(fā)揮作用，強(qiáng)化學(xué)習(xí)尤其困難。整理出描述強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法得出結(jié)論的所有細(xì)節(jié)可能是一個(gè)過(guò)于漫長(zhǎng)的過(guò)程。

　　4．所有關(guān)于可解釋的人工智能的對(duì)話應(yīng)包括道德倫理部分

　　當(dāng)人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，道德倫理問(wèn)題經(jīng)常發(fā)揮作用。當(dāng)使用人工智能處理可能導(dǎo)致傷亡的事件時(shí)，尤其可能發(fā)生這種情況，例如加強(qiáng)國(guó)防力量。盡管人工智能機(jī)器最終可能比制造它們的人更聰明，但是人類仍然有責(zé)任設(shè)計(jì)出盡可能符合道德規(guī)范的人工智能機(jī)器。

　　有些人甚至爭(zhēng)辯說(shuō)，實(shí)現(xiàn)可解釋人工智能的里程碑意味著人們將機(jī)器保持在比人類更高的標(biāo)準(zhǔn)。畢竟，當(dāng)人們要求充分解釋所做出的決定以及如何做出決定的時(shí)候，做到這些事情往往是不可能的。轉(zhuǎn)瞬即逝的想法和原始欲望是兩種能讓人們?cè)谝庾R(shí)原因之前就開(kāi)始行動(dòng)的因素。

　　但是，是什么讓機(jī)器實(shí)施道德的行為與非道德的行為？幾乎可以肯定的是，編程已經(jīng)開(kāi)始發(fā)揮作用，但它很可能無(wú)法說(shuō)明整個(gè)過(guò)程。因此，盡管讓人工智能解釋自己是至關(guān)重要的，但也應(yīng)該對(duì)人工智能合乎道德更多的關(guān)注——即使在可解釋性出現(xiàn)之前。

　　發(fā)展之路還很漫長(zhǎng)

　　這份清單強(qiáng)調(diào)了許多人喜歡參與討論有關(guān)可解釋人工智能的一些原因，但他們往往沒(méi)有提出如何實(shí)現(xiàn)的想法。

　　盡管如此，這仍是一個(gè)有價(jià)值的目標(biāo)，隨著人們逐漸開(kāi)發(fā)和采用人工智能，并用它實(shí)現(xiàn)新事物。