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进化计算与可解释人工智能：通往透明智能系统的路线图
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了解释性人工智能（XAI）的概念和解释机器学习模型的技术。重点讨论了将进化计算（EC）应用于XAI的可行性，并探讨了XAI领域的挑战和未来研究中利用EC的机会。
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关键要点
- 人工智能方法的黑箱特性引发了对可追溯性和可信赖性的担忧。
- 解释性人工智能（XAI）领域因此而兴起。
- 本文介绍了 XAI，并回顾了用于解释机器学习模型的各种技术。
- 重点探讨了如何在 XAI 中应用进化计算（EC）。
- 讨论了将 EC 技术融入 XAI 的一些方法。
- 研究了在 EC 中应用 XAI 原则的可行性。
- 探讨了 XAI 原则如何揭示 EC 算法的行为和结果。
- 讨论了算法的自动调优及其潜在问题。
- 指出了 XAI 领域存在的一些挑战。
- 探讨了未来研究中利用 EC 的机会。
- 旨在证明 EC 适合解决可追溯性问题，促进更透明和可信赖的机器学习模型和 EC 算法的发展。
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