ODSC21最新「可解释人工智能XAI」报告，75页PPT阐述XAI- 从理论到动机、工业应用和编码实践

【导读】开放数据科学会议ODSC21在 3 月 30日-4 月 1日，大会涵盖了众多最近研究报告，来自Freddy Lecue博士做了关于可解释人工智能的进展报告，非常值得关注!

人工智能的未来在于使人类能够与机器合作解决复杂的问题。就像任何有效的合作一样，这需要良好的沟通、信任、清晰和理解。可解释人工智能(XAI)旨在通过结合符号人工智能和传统机器学习的优点来应对此类挑战。多年来，各种不同的AI社区都在研究这一主题，他们有着不同的定义、评估指标、动机和结果。

XAI是指一套用于解释机器学习之外的任何类型的人工智能系统的工具。尽管这些工具旨在解决更广泛意义上的解释问题，但它们并不是为所有用户、任务、上下文和应用设计的。本演讲将通过回顾XAI的方法、动机、最佳实践、工业应用和局限性来描述其迄今为止的进展。

本教程是XAI迄今为止工作的一个概述，并综述了AI社区所完成的工作，重点是机器学习和符号AI相关方法。我们将阐述XAI在现实世界和大规模应用中的需求，同时提供最先进的技术和最佳的XAI编码实践。在教程的第一部分，我们将介绍AI的不同方面的解释。然后，我们将本教程重点介绍两种具体方法:(i) XAI使用机器学习，(ii) XAI使用基于图的知识表示和机器学习的组合。对于这两种方法，我们都进入了具体的方法，目前的技术水平和下一步的研究挑战。本教程的最后一部分概述了XAI的实际应用以及最佳XAI编码实践。

地址：

https://odsc.com/boston/speakers/

Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利尔泰勒斯人工智能技术研究中心的首席人工智能科学家。他也是法国索菲亚安提波利斯温姆斯的INRIA研究所的研究员。在加入泰雷兹新成立的人工智能研发实验室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲爱尔兰实验室担任人工智能研发主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科学家，2011年至2016年在IBM research担任大规模推理系统的首席研究员，2008年至2011年在曼彻斯特大学(University of Manchester)担任研究员，2005年至2008年在Orange Labs担任研究工程师。

http://www-sop.inria.fr/members/Freddy.Lecue/

视频：

Part I: 引言 Introduction, Motivation & Evaluation - 10 minutes Part II: 可解释人工智能 Explanation in AI (focus ML) - 20 minutes (focus ML) Part III: XAI Applications and Lessons Learnt - 20 minutes Part IV: XAI Tools, Coding Practices Conclusion, and Research Challenges - 40 minutes

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