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Interpretable and Trustworthy AI: Techniques and FrameworksT
《可解释且值得信赖的人工智能：技术和框架》
作者： Pethuru Raj (Editor), Kousalya Govardhanan (Editor), B. Sundaravadivazhagan (Editor), Shubham Mahajan (Editor), & 1 more
出版时间：2025年11月11日

用户期望机器学习和深度学习 (ML/DL) 算法的所有决策都能得到合理的解释和可理解性。《可解释且值得信赖的人工智能：技术与框架》一书涵盖了人工智能 (AI) 模型可解释性和可信赖性的关键要求，以及如何满足这些需求。本书探讨了人工智能的影响、局限性和解决方案。

本书审视了人工智能作为一种变革性技术范式的作用，并探讨了人工智能如何通过智能软件解决方案推动业务发展，实现自动化、增强和加速 IT 赋能的业务流程。本书确立了人工智能在构想和实施可持续业务转型方面的根本能力。

本书着重探讨了人工智能应用面临的关键挑战，并重点关注以下两个方面：

人工智能的可解释性：模型通常以准确性为优化目标，但难以捕捉现实世界的成本，尤其是在伦理和公平性方面。可解释性特征有助于理解模型在现实世界中的学习过程、可用信息和决策依据。

值得信赖的人工智能：企业领导者需要负责任的人工智能解决方案，优先考虑人类需求、安全和隐私。研究人员正在开发各种方法来增强人们对人工智能模型及其结论的信任，从而加速人工智能的普及应用。

本书最后介绍了创建可持续、可解释且值得信赖的人工智能模型的技术和方法。它探讨了与模型无关的框架和方法，旨在实现值得信赖且透明的人工智能、可解释且易于理解的人工智能、负责任的人工智能、生成式人工智能、智能体人工智能以及高效且边缘计算的人工智能。

本书结构全面，深入剖析了人工智能的潜力、其当前的局限性以及克服这些挑战以实现更广泛应用的途径。

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