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A Review of Multimodal Explainable Artificial Intelligence: Past, Present, and Future
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了可解释人工智能（XAI）在处理复杂多模态数据时的透明性和解释性不足的问题，并提出了改进方向，强调整合不同模态可以提高预测和解释的准确性。
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关键要点
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本研究探讨了可解释人工智能（XAI）在处理复杂多模态数据时的透明性和解释性不足的问题。
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研究通过历史回顾，将多模态可解释人工智能（MXAI）方法分为四个时代：传统机器学习、深度学习、判别性基础模型与生成性大语言模型。
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提出了未来改进的方向，强调整合不同模态可以提高预测和解释的准确性。
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整合不同模态对建立更透明、公正、可信的人工智能系统具有重要意义。
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