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可解释人工智能 (XAI) 领域的最新研究试图通过分而治之的策略使不透明的 AI 系统变得易于理解。然而，这无法阐明经过训练的 AI 系统作为一个整体是如何工作的。然而，正是这种功能性理解才是满足安全等重要社会需求所必需的。为了解决这种情况，我们认为，AI 研究人员应该寻求机械可解释性，即应用生命科学中熟悉的协调发现策略来揭示复杂 AI 系统的功能组织。此外，理论家在描述 XAI 研究时应该考虑到此类策略的独特成本和收益。
通过机械可解释性来解释人工智能
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