结合以人为中心的可解释性和可解释人工智能-计算机科学-可解释性人工智能-代数机器学习.pdfVIP

结合以人为中心的可解释性和

可解释人工智能

本

译JaninKoch摘要

中UniversitéParis-Saclay,本文探讨了当前对以人为本的可解释性和可解释性人

1CNRS,Inria,LISN工智能理解之间的差异。我们讨论了这两个领域的现

vParis,France

1Janin.Koch@inria.fr有想法，以及我们发现的不同之处和机遇。作为两者

5VitorFortesRey

7GermanResearchCenterfor的结合示例，我们将介绍一种新的代数机器学习方法

6的初步工作。我们期待继续与更广泛的HCxAI社区就

0ArtificialIntelligence(DFKI)

7.UniversityofKaiserslautern,以人为本的可解释性（HCx）和xAI的设计机会进行

0Germany讨论。

5

2fortes@dfki.uni-kl.de

:AuthorKeywords

v

i以人为本的可解释性；xAI；代数机器学习

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r

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CCSConcepts

•Human-centeredcomputingCollaborativeinter-

action;Interactivesystemsandtools;

Permissiontomakedigitalorhard