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在过去十年中，可解释人工智能 (XAI) 引起了研究界的极大兴趣，其动机是关键 AI 应用中需要解释。XAI 的一些最新进展基于进化计算 (EC) 技术，例如遗传编程。我们将这种趋势称为 XAI 中的 EC。我们认为 EC 方法的全部潜力尚未在 XAI 中得到充分发挥，并呼吁社区在这一领域做出未来的努力。同样，我们发现 EC 中对基于种群的方法的解释，即它们的搜索过程和结果的关注度日益增加。虽然已经朝这个方向做了一些尝试（尽管在大多数情况下，这些尝试并没有明确地放在 XAI 的背景下），但我们相信仍有几个研究机会和开放的研究问题，原则上可以促进 EC 在现实世界应用中更安全、更广泛地采用。我们将这种趋势称为 EC 中的 XAI。在这篇立场文件中，我们简要概述了上述两种趋势的主要结果，并提出 EC 社区可能在实现 XAI 方面发挥重要作用。
进化计算与可解释人工智能的交汇
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