跟无神学AI之可解释性AI

可解释性AI（XAI）

可解释性AI（XAI）旨在提高人工智能系统的透明度和可理解性，使人们更好地理解AI的决策过程和原理。随着AI技术的广泛应用，XAI成为了一个备受关注的重要领域。它不仅有助于建立人们对AI的信任，还可以帮助解决AI伦理和偏见等问题。XAI的研究和应用涵盖了从算法改进、可视化技术到应用场景等多个方面，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。

以生物的蛋白质预测为例，已知蛋白序列，通过大模型能够预测其空间结构，但大模型也为一个黑箱模型，虽然有一些可信度指标可以作为大模型的输出，但总归是缺乏可解释性的。

因此，AI在可解释的领域上还有很长的路要走，就跟人类需要讲求科学原理一样，模型也需要有其从输入到输出映射的可解释的路径。