XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解释
通过遗传编程解释人工智能
摘要 — 可解释的人工智能在近十年中引起了极大兴趣，因为它在自动驾驶汽车、法律和医疗保健等关键应用领域中具有重要意义。遗传编程是一种强大的机器学习进化算法。与神经网络等其他标准机器学习模型相比，由 GP 进化而来的模型由于其模型结构具有符号组件而往往更易于解释。然而，直到最近，随着可解释的人工智能的流行，遗传编程才明确考虑可解释性。本文全面回顾了遗传编程研究，遗传编程可以潜在地显式和隐式地提高模型的可解释性。我们将现有的与通过遗传编程实现可解释人工智能相关的研究分为两类。第一类考虑内在的可解释性，旨在通过遗传编程直接进化出更可解释（和有效）的模型。第二类侧重于事后可解释性，即使用遗传编程来解释其他黑盒机器学习模型，或用线性模型等更简单的模型来解释遗传编程演化出的模型。这项全面的调查展示了遗传编程在提高机器学习模型的可解释性以及平衡模型准确性和可解释性之间的复杂权衡方面的巨大潜力。
出处文档，以便于解释和信任
由内华达大学里诺分校用户于 2022 年 2 月 23 日从 http://direct.mit.edu/dint/article-pdf/doi/10.1162/dint_a_00119/1987143/dint_a_00119.pdf 下载
对资格的监管解释的评估......
IRA 指示医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 选择医疗保险支出最高的某些合格单一来源药物进行谈判，并为这些产品确定最高公平价格 (MFP)。IRA 为谈判药物的选择设定了广泛的参数，但将具体方法和计划实施的决定委托给 CMS。在 2023 年 6 月关于 2026 计划年度医疗保险药品价格谈判计划实施的指导中，CMS 对“合格单一来源药物”的定义进行了广义解释。具体而言，为了确定合格的单一来源药物并对其进行排名以供谈判选择，CMS 正在汇总具有相同活性部分/成分的所有形式和强度的已批准药物的支出，包括不同的新药申请 (NDA) 或生物制品许可申请 (BLA)。这种汇总将影响在原始 NDA 或 BLA 批准后寻求的新用途额外批准的产品。由于开发产品的新用途需要额外的临床试验和资源投入，这种聚合可能会改变制造商的产品开发策略。
解释你的人工智能系统如何公平
摘要 要以可持续的方式实施公平的机器学习，选择正确的公平目标是关键。由于公平是一种正义的概念，它有各种定义，有时甚至相互冲突，所以这并不是一项简单的任务。人工智能 (AI) 系统最合适的公平定义是一个道德标准和法律要求的问题，正确的选择取决于特定的用例及其背景。在本立场文件中，我们建议使用决策树作为向最终用户解释和证明所实施的公平性的手段。这种结构首先将支持 AI 从业者将道德原则映射到具体应用的公平定义，从而使选择成为一个简单而透明的过程。然而，这种方法也有助于记录决策背后的原因。由于 AI 中公平性主题的普遍复杂性，我们认为为给定用例指定“公平性”是保持对 AI 系统信心的最佳方式。在这种情况下，可以通过与更广泛的受众分享决策过程中表达的原因和原则来实现。
XAINES：用叙事解释人工智能
摘要 人工智能 (AI) 系统越来越普遍：物联网、车载智能设备、机器人和虚拟助手，它们的大规模采用使得解释其行为成为必要，例如向受其决策影响的用户或需要确保其功能的开发人员解释其行为。一方面，这需要获得导致系统以某种方式运行（例如，做出特定决策）的事件链的准确表示。另一方面，需要根据用户的需求和期望将这种因果链传达给他们。在解释传递的这个阶段，允许用户和模型之间的交互有可能提高模型质量和用户体验。XAINES 项目通过针对特定受众需求的叙述来研究对 AI 系统的解释，重点关注实现成功解释的两个重要方面：生成和选择适当的解释内容，即解释中要包含的信息，并以适当的方式将这些信息传递给用户。在本文中，我们介绍了该项目的路线图，以实现用叙述来解释人工智能。
通过逻辑编程来解释人工智能
我们专注于归纳逻辑程序的问题，该程序可以解释由支持向量机 (SVM) 算法学习到的模型。自上而下的顺序覆盖归纳逻辑程序设计 (ILP) 算法（例如 FOIL）使用信息论中的启发式方法进行爬山搜索。这类算法的主要问题是陷入局部最优。然而，在我们的新方法中，数据依赖型爬山搜索被模型依赖型搜索所取代，其中首先训练全局最优的 SVM 模型，然后算法将支持向量作为模型中最具影响力的数据点，并归纳出一个涵盖支持向量和与该支持向量最相似的点的子句。我们的算法没有定义固定的假设搜索空间，而是利用可解释 AI 中针对特定示例的解释器 SHAP 来确定相关特征集。这种方法产生了一种算法，该算法可以捕捉 SVM 模型的底层逻辑，并且在诱导子句数量和分类评估指标方面优于其他 ILP 算法。本文正在考虑在“逻辑编程理论与实践”杂志上发表。
解释人工智能的生成和创造力
简介 2018 年 10 月，佳士得拍卖行以 432,500 美元的价格将一件名为“埃德蒙·德·贝拉米，出自贝拉米家族”的艺术品卖给了一位匿名竞标者，比同场拍卖会上的安迪·沃霍尔和罗伊·利希滕斯坦的作品高出数十万美元。这幅作品由法国艺术集体 Ob vious 使用生成对抗网络 (GAN) 生成，据称是第一件由人工智能生成的拍卖艺术品 [1]。2019 年初，McCormick 香料公司开始广泛销售 ONE 系列调味料混合物，该混合物使用 IBM Chef Watson 烹饪创意系统的后继产品制作而成，该系统采用了随机抽样和选择算法 [2]。到 2021 年初，科学文献中已报道了使用变分自动编码器 (VAE) 技术 [3] 和基于 Transformer 的自回归语言建模方法 [4] 创建的从头 AI 生成和实验验证的抗菌肽。从文本描述生成图像，例如 OpenAI 从 2021 年初基于 Transformer 的 DALL-E 系统 [5]，现在甚至被认为符合一般创造力测试的标准 [6]。
变动声明的解释备忘录......
5.1 正如内政大臣于 2023 年 12 月 4 日宣布的那样 3 ，我们正在做出改变以减少净移民，方法是鼓励企业投资于当地劳动力而不是过度依赖移民，同时将工资与符合条件工作的平均全职工资保持一致。 5.2 赞助雇主必须向技术工人支付至少一般工资门槛或个别职业的现行工资（以较高者为准）。一般工资门槛从 26,200 英镑（基于英国符合条件职业的第 25 百分位收入）提高到 38,700 英镑（基于英国符合条件职业的收入中位数）。现行工资也从第 25 百分位提高到中位数。新的门槛和现行工资基于最新的国家统计局 (ONS) 薪酬数据 4 。 5.3 获得健康和护理签证赞助的工人或使用国家工资标准确定现行工资的职业的工人不受新的中位数工资要求的限制。相反，基于 25 百分位的一般门槛继续适用，并根据最新的 ONS 薪酬数据从 26,200 英镑更新为 29,000 英镑。现行工资水平也将根据最新的 ONS 薪酬数据和/或最新的国家工资标准进行更新。这些更新也适用于在这些规则生效前已经进入该路线的技术工人，如果他们在 2030 年 4 月 4 日之前申请延长逗留时间、更换工作或定居。5.4 正在做出额外的健康和护理澄清，以将此签证优惠（最初于 2020 年 8 月 4 日推出）的现有标准纳入移民规则。标准本身保持不变（除了反映 SOC 2020 的更新 - 见下文）。规则的这一补充是必要的，因为上述薪资变化意味着健康和护理签证的资格现在超出了之前的服务优惠和降低的成本，并对申请结果产生重大影响。 5.5 短缺职业清单将被删除，并由新的移民工资清单取代，以更清楚地表明清单上的条目是政府
特殊残疾信托解释
SDT 可以提供重要的社会保障和税收优惠，并改善您的客户的整体财务状况。但是，在推荐此策略之前，您应该仔细考虑以下清单中列出的问题。▪ 考虑设立和维护信托所涉及的成本，以及额外的社会保障和税收福利是否值得这些支出。▪ 请与 DSS 或 DVA 核实该人是否符合严重残疾的定义。▪ 如果有多个个人希望向 SDT 捐赠资金，请考虑捐款的时间，以确保那些接受收入支持的人先捐赠以获得赠与优惠。▪ 确保信托中的资金将用于满足主要受益人的合理住宿和护理需求以及适当的自由支配支出。否则，信托将无法满足关键要求，并且无法享受经济状况审查优惠。▪ 考虑家庭成员不能从 SDT 资金或资产中受益或获得报酬。▪ 考虑那些可能希望通过遗嘱或退休金向信托赠予财产的人的更广泛的遗产规划目标和情况。
联合解释声明附...
以下内容是詹姆斯·M·英霍夫 2023 财政年度国防授权法案的说明材料。该法案第 5 节规定，本说明声明在本法案的实施方面应具有与协商委员会联合说明声明相同的效力。在本联合说明声明中，众议院通过的 2023 财政年度国防授权法案 H.R. 7900 的条款通常被称为“众议院法案”。参议院第 5499 号修正案（经修改）的条款通常被称为“参议院修正案”。众议院和参议院在谈判中达成的协议的最终形式被称为“协议”。