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1,2技术科学学院 - Sebha 3高级技术工程研究所 - Sebha摘要：随着人工智能（AI）继续推动各个领域的进步，AI模型中对解释性的需求变得越来越重要。许多最先进的机器学习模型，尤其是深度学习体系结构，都是“黑匣子”，使他们的决策过程难以解释。可解释的AI（XAI）旨在提高模型透明度，确保AI驱动的决策是可以理解的，可信赖的，并且与道德和监管标准保持一致。本文探讨了AI解释性的不同方法，包括本质上可解释的模型，例如决策树和逻辑回归，以及诸如Shap（Shapley添加说明）和Lime（局部可解释的模型 - 敏捷的解释）之类的事后方法。此外，我们讨论了解释性的挑战，包括准确性和可解释性之间的权衡，可伸缩性问题以及特定领域的要求。本文还重点介绍了XAI在医疗保健，金融和自治系统中的现实应用。最后，我们研究了未来的研究方向，强调了混合模型，因果解释性和人类协作。通过培养更容易解释的AI系统，我们可以增强数据科学应用程序中的信任，公平性和问责制。关键字：可解释的AI（XAI），可解释性，机器学习，黑盒模型，模型透明度，摇摆，石灰，道德AI，可信赖的AI，事后解释性，偏置缓解性，调节性，监管合规性，人类 - ai相互作用。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
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