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可解释人工智能（XAI）研究项目旨在提供减少不透明性和使人工智能系统更易于人类理解的工具和方法。不幸的是，大多数 XAI 学者实际上是通过将一个系统与传统的人工智能系统（如线性回归模型或基于规则的系统）进行比较，将一个系统归类为或多或少不透明的，而这些系统通常被认为是透明系统的原型。在这样做的过程中，不透明度的概念仍然无法解释。为了解决这个问题，我们将不透明度视为一个概念，其含义取决于应用的环境以及用户的目的和特征。基于此，在本文中，我们区分了访问不透明度、链接不透明度和语义不透明度，从而为人工智能系统不透明度概念的分类奠定了基础。
人工智能系统不透明度的分类
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