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摘要 使用机器学习开发的模型在科学研究中越来越普遍。与此同时，这些模型是出了名的不透明。可解释人工智能旨在通过使不透明的模型变得透明来减轻不透明性的影响。然而，可解释人工智能不仅仅是一个问题的解决方案，它还可以在科学探索中发挥宝贵的作用。本文介绍了如何使用可解释人工智能的事后分析技术来细化医学科学中的目标现象，确定未来研究（潜在）因果关系的起点，并为认知科学中的目标现象提供可能的解释。通过这种方式，本文描述了可解释人工智能（超越机器学习本身）如何为数据驱动的科学研究的效率和范围做出贡献。
科学探索与可解释的人工智能
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