【AAAI2022-Tutorial】可解释的人工智能:从理论到动机、工业应用、XAI编码和工程实践

人工智能的未来在于使人类能够与机器合作解决复杂问题。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。XAI(可解释人工智能)旨在通过结合符号人工智能和传统机器学习的最佳效果来应对这些挑战。这一主题已经被各种不同的AI社区研究了多年，它们有着不同的定义、评估指标、动机和结果。

本教程简要介绍了XAI迄今为止的工作，并以机器学习和符号AI相关方法为重点，调查了人工智能社区所完成的工作。我们将在现实世界和大规模应用中激发XAI的需求，同时提供最先进的技术和最佳的XAI编码实践。在本教程的第一部分，我们将介绍AI的不同解释方面。然后，我们将重点介绍两种具体的方法:(i) XAI使用机器学习和(ii) XAI使用基于图的知识表示和机器学习的结合。对于这两种情况，我们都将深入研究方法的细节、技术现状和下一步的研究挑战。本教程的最后一部分概述了XAI的实际应用程序以及最佳的XAI编码实践。