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XAI implements specific techniques and methods to ensure that each decision made during the ML process can be traced and explained. AI, on the other hand, often arrives at a result using an ML algorithm, but the architects of the AI systems do not fully understand how the algorithm reached that result.
比较 ai 和 xai “常规”ai 和可解释 ai 之间究竟有什么区别？xai 采用了特定的技术和方法，以确保可以跟踪和解释在 ml 过程中所做出的每个决策。另一方面，ai 通常利用 ml 算法得出结果，但 ai 系统的架构师并不完全了解算法是如何得出该结果的。
如何看待机器（深度）学习可解释方法（xai）的现状与未来? 题主对现有的可解释方法进行了调研:大体分为局部可解释与全局可解释两大类方法，局部可解释针对具体的输入样本得出类似属性重要性的度量，比如传统的permu…
XAI の追跡性技術の一例が DeepLIFE（ディープラーニングの重要機能）で、これはニューロンごとの活性化を該当する参照ニューロンと照らし合わせて、活性化されたニューロン間の追跡リンクを表示し、ニューロン間の依存関係までも表示します。
13 Ιουλ 2023 · xAI 官网列出的重要团队成员｜xAI. 马斯克的玩梗功力是不错的，不过，要实现他认识宇宙这样的终极目标，很显然需要一个非常厉害的团队。在 xAI 官网中，除了马斯克本人，还列出 11 位大咖。这些人大多来自 DeepMind、OpenAI、Google Research，当然也包括特斯拉。
xai는 머신 러닝 프로세스 중에 내린 각 결정을 추적하고 설명하기 위한 특정 기술과 방법을 구현합니다. 반면, AI는 종종 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결과에 도달하지만, AI 시스템 설계자는 이러한 알고리즘이 어떻게 결과에 도달했는지 완전히 이해하지 못합니다.
³ "Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges toward Responsible AI (Inteligencia artificial explicable (XAI): conceptos, taxonomías, oportunidades y desafíos hacia la IA responsable)" (enlace externo a ibm.com), ScienceDirect, junio de 2020.
15 Ιουλ 2023 · 以下是对他们讨论内容的总结： Musk表示，xAI是作为对OpenAI的竞争而建立的 . 1、xAI的创始团队亲自介绍了他们自己，这是一个拥有深度学习、OpenAI、Google、Tesla等丰富背景的强大团队。 2、Musk表示，xAI的目标是建立一种良好的AGI（人工通用智能），以理解宇宙。
The easiest way to think about AI, machine learning, deep learning and neural networks is to think of them as a series of AI systems from largest to smallest, each encompassing the next.
8 Μαρ 2023 · 其次，“xai”作为可解释人工智能的缩写，可以更好地突出可解释性这个关键特征。 与传统的人工智能相比，XAI的一个显著区别是其可解释性。 通过提供对人工智能决策过程的透明度和解释，XAI有助于提高人们对人工智能的信任度，并改进人机交互。
