解释的解释
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内容提要
这篇综述论文探讨了可解释人工智能（XAI）的重要性，强调以用户为中心的设计原则和方法。文章建议AI研究者提供详细的实验方法，关注透明度和可理解性，以提升用户体验。通过文献评估，提出最佳实践指南，并探讨心理科学与XAI的结合，以改善人机协作和用户理解。
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Q&A
什么是可解释人工智能（XAI）？
可解释人工智能（XAI）是指能够提供透明和易于理解的决策过程的人工智能系统，旨在提升用户的理解和信任。
为什么以用户为中心的设计原则在XAI中重要？
以用户为中心的设计原则能够确保AI系统的解释符合用户的需求和理解能力，从而提升用户体验和信任度。
文章中提到的最佳实践指南包括哪些内容？
最佳实践指南包括提供详细的实验方法信息、强调透明度和可理解性，以及结合心理科学与XAI的研究方向。
如何提高非专业人士对AI解释的理解？
通过使用基于成功概率的解释方法和提供实际有用的信息，可以提高非专业人士对AI解释的理解和接受度。
XAI与心理科学的结合有什么意义？
XAI与心理科学的结合有助于理解用户的认知过程，从而设计出更符合用户需求的解释系统，改善人机协作。
文章中提到的实验方法应包含哪些信息？
实验方法应包含参与者、程序、控制条件以及度量和指标的操作定义等详细信息。
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