布丁布丁吃什麼？
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什麼是機器學習的可解釋性？ / What is the Interpretability to Artifact Intelligency?
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原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文讨论了可解释性的机器学习，即xAI。xAI试图提供人工智能预测结果的解释，但可解释性并不总是令人满意。文章介绍了可解释性的重要性、限制和好的解释的定义。xAI主要关注变量之间的关联，适合分析师、研究者和学生使用。在使用xAI时，需要了解自己对解释的需求。最后，文章提问读者是否信任AI的结果。
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关键要点
- 可解释性机器学习（xAI）旨在提供人工智能预测结果的解释。
- 可解释性并不是完美的解决方案，常常带来更多难以理解的问题。
- 文章讨论了可解释性的重要性、局限性以及什么是好的解释。
- xAI主要关注变量之间的关联，适合分析师、研究者和学生使用。
- 使用xAI时，需要明确自己对解释的需求。
- 文章提问读者是否信任AI的结果，提供了不同的看法选项。
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