XAI - 解释的理解形式
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在计算机科学和人工智能中，可解释性已经成为一个重要的话题，从而引出了一门称为可解释人工智能（XAI）的子领域。本概念性的文章旨在从跨学科的视角，将计算机科学、语言学、社会学和心理学整合，探讨在 XAI 和其他领域中理解及其形式、评估和动力学的模型。理解的两种类型被视为解释的可能结果，即使能型（知道如何做或决定某事）和理解型（知道某事）--...
可解释性在计算机科学和人工智能中变得越来越重要，引出了可解释人工智能（XAI）的概念。本文从跨学科的角度探讨了XAI和其他领域中理解的模型和评估。理解分为能型和理解型，解释从浅层到深层，使能性和理解性相互依赖。文章还讨论了XAI中理解面临的挑战。
