在大规模模糊认知图中推进可解释人工智能与因果分析
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。总因果效应计算，通过二分搜索和图遍历技术，突破了现有方法所困扰的遍历问题，在大规模 Fuzzy Cognitive Maps 中实现了高效的因果效应计算，表明了该方法在因果效应分析中的卓越性能，有助于其在现代复杂的可解释性人工智能应用中的广泛应用。
该研究论文介绍了一个理论框架，使用新兴的交流机制（EmCom）来增强可解释的人工智能（xAI），重点是理解人工智能模型输出的原因。该框架旨在革命性地改变人们对人工智能处理过程的理解，使其更加透明和可解释。这种方法有潜力重新定义与人工智能的交互，在医疗保健和其他重要领域中实现信任和明智决策。
