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“可解释性”相关研究及应用 | CCF数图焦点第18期
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编者寄语
近年来，以深度学习为代表的人工智能取得突破性进展,然而海量的参数与复杂的处理机制, 使得人类很难追溯与理解其推理过程,造成“知其然,不知其所以然” ，引发人们对算法可信性、公平性产生质疑，一定程度上影响了其在无人驾驶、精准医疗、智能交通等高风险决策工程中的大规模应用．因此探究深度学习的可解释性成为当前人工智能领域研究的新课题。
可解释性相关的研究及应用有所涌现，多个期刊不约而同发表了深度学习可解释性的相关综述，角度和侧重有所差异，本期专题将他们进行汇总，以便读者辨析阅读。利用可解释推理机制对知识图谱进行推断已受到广泛关注，本期专题包含了2位学者的报告视频。同时，专题中还包含AI的可解释探讨及其在安全领域中的应用介绍。
目录
本期主编：
侯丽珊
《计算机研究与发展》编辑部主任
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