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來源：專知

摘要：本文介紹Arxiv上的《Explanation in Human-AI Systems》，一篇關于可解釋機器學習的綜述，介紹了可解釋機器學習的多學科觀點、歷史研究、模型、關鍵點等。

可解釋AI是現在正火熱的科研和工程問題。Arxiv上一篇《Explanation in Human-AI Systems: A Literature Meta-Review Synopsis of Key Ideas and Publications and Bibliography for Explainable AI》介紹了可解釋機器學習的多學科觀點、歷史研究、模型、關鍵點等，PDF大概內容組織如下：

• 目的、范圍和本文組織結構

• 該主題的重要性

• 本文的組織結構

• 多學科觀點

• 哲學

• 邏輯學觀點

• 機械學觀點

• 統計學觀點

• 相對主義者/實用主義者的觀點

• 心理學

• 可解釋性與心理學

• 社會心理學

• 語言心理學

• 團隊科學

• 其他人類因素、認知系統工程和決策輔助

• 考慮多學科觀點的總結

• 從研究到相關主題的發現

• 以前的綜述

• 公平、透明、安全、可靠、道德

• 信任

• 因果推理和外展推理

• 事件和概念的因果和機械推理

• 類比

• 理解解釋

• 理解的失敗和局限性

• 復雜系統的理解

• 反事實和對比推理

• 個體差異與動機

• 學習和概念形成

• 心智模型

• 前瞻推理與規劃

• 對話式解釋

• 自解釋

• 遷移和泛化

• 關鍵論文和它們的貢獻

• AI系統的可解釋性：歷史研究的觀點

• 心理理論、假設和模型

• 分類學

• 解釋性與基礎認知過程的關系

• 好解釋的特性

• 可解釋推理的局限和缺點

• 解釋性推理的個體差異

• 解釋的概念模型

• 心理模型的總結
  

• 可解釋性AI關鍵概念的概要

• 解釋的價值

• 形式和內容

• 可解釋性

• 解釋和證明

• 候選解釋

• 心智模型

• 預期和前瞻

• 全局和本地解釋

• 上下文依賴

• 對比推理

• 一致

• 好的和滿意的解釋

• 糾正的解釋

• 信任和可靠

• 自解釋

• 主動探索作為連續過程

• 解釋作為協作和共同適應過程

• 測量和評價

• 可解釋性AI系統的評價：人類參與的性能評價

部分PDF內容：

參考鏈接：

https://arxiv.org/pdf/1806.00069.pdf