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摘要 可解释人工智能 (XAI) 是一个新兴的多学科研究领域，旨在开发使 AI 系统更易于解释或解读的方法和工具。XAI 研究人员越来越多地认识到可解释性是一种对环境、受众和目的敏感的现象，而不是一个可以直接测量和优化的单一明确定义的属性。然而，由于目前没有可解释性的总体定义，这给这个多学科领域内的许多不同研究人员带来了沟通不畅的风险。这是我们在本文中试图解决的问题。我们概述了一个称为解释实用主义的框架，我们认为它有两个吸引人的特点。首先，它允许我们在明确的环境、受众和目的相关术语中概念化可解释性，同时保留可解释性的统一底层定义。其次，它使任何可能支撑关于寻求解释目的的可解释性相互冲突的主张的规范性分歧变得显而易见。第三，它使我们能够区分 AI 可解释性的几个维度。我们通过将这个框架应用于一个案例研究来说明这个框架，该案例研究涉及一个机器学习模型，用于预测患有意识障碍的患者是否有可能恢复意识。
可解释医疗人工智能的情境敏感框架
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