本文回顾了可解释的机器学习在自然科学中的应用，强调透明度和可解释性的重要性。探讨了机器学习在地球科学、物理科学和生物科学中的挑战与机遇，并提出结合领域知识的研究方向，以提高科学建模的可信度和可重复性。