可解释性人工智能（可解释性人工智能的应用）
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可解释的人工智能:说得清,道得明,信得过
现在的人工智能就是我们所面对的全新的文明。而之所以我们关注可解释性，则是来自人性对确定性的渴望。一直以来，人类都在寻找关于世界和自我的理解，也正是这种理解的冲动才成为科学起源的基础。
人工智能(AI)是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。
通过深度神经网络的方法，让机器对全部古代诗歌进行“阅读”并“理解”，在此基础上，推出了会作诗的AI——“九歌”，使人工智能“跨界”到了文学创作领域。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
一句话说：人工智能是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程 人工智能可以分为弱智能和强智能，区分点是：是否能真正实现推理、思考、解决问题 人工智能 按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。
)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下，不会将AI单独出售。而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。
人工智能算法解决新挑战,智能算法是什么?是如何运行的?
1、工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
2、可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
3、人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种利用计算机程序模拟和实现人类智能的技术。其原理主要包括以下几个方面：机器学习：机器学习是一种通过数据训练机器学习算法，使其从数据中学习和识别模式、规律和趋势的方法。
4、对于人工智能中算法技术的理解介绍如下：简而言之，因为算法就是人工智能的规则，人工智能依据数据得出来的指向结果都是通过算法的运行计算出来的。所以算法作为是人工智能的核心，其下的数据、应用等只是依附于算法。
5、人工智能英文简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能有哪些发展趋势
1、人工智能的发展也催生出了像人工智能研究科学家、机器学习工程师、人工智能架构师等工作岗位。机器人流程自动化 机器人流程自动化是指使用软件机器人执行之前由人类完成的重复性任务。
2、人工智能的发展趋势如下：增强人类的劳动技能。人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
3、医疗领域：可以关注AI在医疗诊断、药物研发、健康管理等方面的应用。金融领域：可以关注AI在风险管理、投资决策、客户服务等方面的应用。制造领域：可以关注AI在工业设计、质量控制、智能制造等方面的应用。
何宝宏:对“AI可解释性”的解释
狭窄人工智能（弱人工智能）阶段：这是人工智能发展的早期阶段，主要集中在解决特定领域的狭窄问题。狭窄人工智能系统可以执行特定的任务，但在其他领域或任务上缺乏灵活性和智能性。
差异性 与单一来源数据智能分析相比，AI人工智能实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。
透明度和可解释性：人工智能系统应该是透明和可解释的，使人们能够理解其决策如何做出，并且能够验证其公正性和合理性。透明度可以帮助减少人们对人工智能的猜测和误解，并促进对其适当使用和发展的信任。
主要特点是平衡了学习结果的有效性和学习模型的可解释性，为解决有限样本的学习问题提供了一种框架。主要用于有限样本学习下的，模式分类、回归分析、概率密度估计。应用：自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索、生物信息。