本文研究了可解释人工智能中的半事实解释，比较了不同模型的可解释性，发现线性和树模型优于神经网络。引入基于偏好的框架以增强用户个性化解释，并提出新方法PIECE生成可信反事实，探讨反事实解释的计算复杂性及其在自动决策中的应用。