美国DARPA204页可解释人工智能文献综述论文《Explanation in Human-AI Systems》

来源：专知

摘要：本文介绍Arxiv上的《Explanation in Human-AI Systems》，一篇关于可解释机器学习的综述，介绍了可解释机器学习的多学科观点、历史研究、模型、关键点等。

可解释AI是现在正火热的科研和工程问题。Arxiv上一篇《Explanation in Human-AI Systems: A Literature Meta-Review Synopsis of Key Ideas and Publications and Bibliography for Explainable AI》介绍了可解释机器学习的多学科观点、历史研究、模型、关键点等，PDF大概内容组织如下：

目的、范围和本文组织结构
- 该主题的重要性
- 本文的组织结构
多学科观点
- 哲学
  - 逻辑学观点
  - 机械学观点
  - 统计学观点
  - 相对主义者/实用主义者的观点
- 心理学
- 可解释性与心理学
- 社会心理学
- 语言心理学
- 团队科学
- 其他人类因素、认知系统工程和决策辅助
- 考虑多学科观点的总结
从研究到相关主题的发现
- 以前的综述
- 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机械推理
- 类比
- 理解解释
- 理解的失败和局限性
- 复杂系统的理解
- 反事实和对比推理
- 个体差异与动机
- 学习和概念形成
- 心智模型
- 前瞻推理与规划
- 对话式解释
- 自解释
- 迁移和泛化
关键论文和它们的贡献
AI系统的可解释性：历史研究的观点
心理理论、假设和模型
- 分类学
- 解释性与基础认知过程的关系
- 好解释的特性
- 可解释推理的局限和缺点
- 解释性推理的个体差异
- 解释的概念模型
- 心理模型的总结
可解释性AI关键概念的概要
- 解释的价值
- 形式和内容
- 可解释性
- 解释和证明
- 候选解释
- 心智模型
- 预期和前瞻
- 全局和本地解释
- 上下文依赖
- 对比推理
- 一致
- 好的和满意的解释
- 纠正的解释
- 信任和可靠
- 自解释
- 主动探索作为连续过程
- 解释作为协作和共同适应过程
- 测量和评价
可解释性AI系统的评价：人类参与的性能评价

部分PDF内容：

参考链接：

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

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