可解释的生成人工智能 (GenXAI)：调研、概念化与研究议程
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。生成人工智能（GenAI）标志着人工智能能够生成解决方案，从而实现能够认知的人工智能，但也引出了解释可解释性（XAI）的新需求和挑战。本文首先强调了 XAI 在 GenAI 的重要性，并介绍了解释要求的新颖性和涵盖的方面。接着，我们对现有的 XAI 机制和方法进行了调查，并提供了税 onomy 来更好地描述和分类。然后，我们讨论了确保 XAI 的不同途径。最后，我们提供了一个简短但简明的...
本文探讨了可解释的人工智能方法学的演变和应用，包括医疗保健和金融等领域。同时讨论了生成模型的可解释性、负责任的人工智能实践以及伦理影响方面的挑战。研究了可解释的人工智能与认知科学的融合、情感智能人工智能的发展以及人工智能系统中人类智能的追求。对意识、伦理和社会影响的考虑变得重要。致力于解密大脑奥秘和实现人类智能的追求代表了技术进步与人类认知探索的努力。
