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可解释性对人机融合智能重要吗? 精选

已有 3674 次阅读 2023-6-15 07:08 |个人分类:2023|系统分类:科研笔记

可解释性、透明性、信任是人机融合智能关键能力的一个重要组成部分,因为这三个方面可以帮助人类更好地理解和控制机器的行为,从而提高人机协同的效果。其中,可解释性可以帮助人类更好地理解机器的决策和行为,当机器做出某个决策时,人类可以通过了解机器是如何得出这个决策的,从而更好地理解其背后的逻辑和原因。而透明性可以帮助人类更好地控制机器的行为,通过透明性,人类可以了解机器的内部状态、运行情况和运行结果,从而更好地掌控机器的行为。良好相互信任可以帮助人类更好地与机器进行协同,当人类能够信任机器并且理解其行为时,就可以更加自信地与机器进行交互和合作,从而提高人机协同的效果。

人类的行为就是非常复杂的,容易受各种因素的影响。同样的环境下,不同的人可能会有不同的反应,这就说明了个人因素的重要性。同时,人的行为也不是完全随意的,它受到文化、社会等因素的约束和指导。人类的行为既受到可解释的因素(例如环境、文化、教育等)的影响,也受到不可解释的因素(例如基因、个人经历、心理等)的影响。对于不可解释的因素,我们很难进行科学研究和分析,况且不同因素之间的作用关系也很复杂,我们很难在实践中准确地衡量它们的影响。因此,解释人类行为需要考虑到多个因素的作用。

对人机融合智能而言,机器智能中的不确定性是不可避免的,因为人工智能模型往往是基于大量的数据和复杂的算法(尤其涉及到多内层的神经网络)构建而成的,而这些数据和算法的复杂性使得机器智能的决策显得难以解释。因此,为了提高机器智能的可信度和可靠性,需要在可解释性和不可解释性之间寻求平衡。具体来说,需要开发出一些可解释性强的机器智能模型,同时采用一些可解释性强的技术手段,比如可视化、解释性的算法和模型等,来帮助人们理解机器智能的决策过程。这样可以提高机器智能的透明度和可靠性,使人们更加信任和接受机器智能的应用。

在人机交互中,可以解释的地方涉及:界面元素的功能和用途,如按钮、文本框、下拉菜单等界面元素的作用和使用方式;系统反馈和提示,系统向用户提供的反馈信息,例如错误提示、成功提示、进度条等;操作流程和步骤,对于复杂的操作流程,应该向用户解释每一步操作的目的和作用;数据展示和分析,对于数据的展示和分析,应该向用户解释数据的含义和结论,以及数据可视化的方式和原理。而那些不可以解释的地方包括:系统内部实现细节,用户不需要知道系统内部的实现细节,只需要知道如何使用系统即可;用户的个人信息和隐私,用户的个人信息和隐私应该得到保护,不应该向用户解释或泄露;非法或违规的操作:如果用户进行非法或违规的操作,系统不应该向用户解释或支持这些操作。

对于人机交互中不可解释的部分,我们可以采取以下措施进行一定程度的规避:1. 隐藏细节:系统应该隐藏内部实现细节,使用户只关心自己需要进行的操作,而不需要了解系统的具体实现。2. 提供必要警告:如果用户进行了非法或违规的操作,系统应该给出必要的警告或提示,告诉用户这些操作是不被允许的,并且可能会导致一些不良后果。3. 保护用户隐私:系统应该保护用户的个人信息和隐私不受泄露或滥用。对于需要收集用户信息的场景,应该向用户解释数据的用途和范围,并明确告知用户数据的保护措施。4. 提供帮助文档:系统应该提供详细的帮助文档,向用户解释系统的使用方法和操作流程,让用户能够更好地理解系统的功能和使用方式。5. 提供技术支持:对于用户遇到的问题和困难,系统应该提供技术支持和咨询服务,让用户能够得到及时的帮助和解决方案。

尽管人工智能已经有了很多重要进展,但是我们还远远没有完全理解智力的本质,也尚未总结出普适的智力理论。因此,人工智能研究仍处于创新阶段,需要不断地进行探索和实验。同时,我们也应该意识到,人工智能的发展是一个持续漫长的过程,需要不断地积累经验和知识。人工智能是一个复杂的系统,包括许多不同的组件和算法。其中,确定性和不确定性是两个重要的方面。确定性是指机器智能系统中的算法和规则是可预测的,按照确定的规则可以得到确定的结果。这种确定性使得机器智能系统可以执行一些重复性高、逻辑性强的任务,如自动化生产线上的机器人、自动化财务系统等。不确定性是指机器智能系统中的算法和规则是不可预测的,可能会受到一些外部因素的影响而产生不同的结果。这种不确定性使得机器智能系统可以应对复杂的情况和变化,如自动驾驶汽车、人工智能医疗诊断系统等。因此,人工智能是确定性与不确定性的平衡。在人工智能系统中,需要通过不同的算法和模型来平衡这两个方面,以达到最佳的效果和性能。

人机协同就是逐步减少系统误差的过程,就是人与机器进行尝试、犯错以及自我调整等操作过程。在人与机器的协同中,机器可以帮助人类更快速、更准确地完成一些任务,但机器本身也存在着设计、程序等方面的误差。因此,人类需要不断地与机器进行交互,通过不断尝试和调整,逐步减少系统误差,提高协同效率和准确性。这也是人机协同的一个重要目标。

人机环境系统与认知域、信息域、物理域、社会域之间存在着密切的关系。人机交互技术和认知科学的发展,正在逐渐改变人们在信息、物理和社会领域的行为和互动方式。在信息域中,人机交互技术的发展已经使得人们能够更加便捷地获取和处理信息,智能手机、平板电脑等移动设备的普及,使得人们能够随时随地地获取信息,而人工智能技术的发展也正在进一步改善信息的获取和处理能力。在物理域中,人机交互技术的应用已经改变了人们与物理环境的互动方式,通过虚拟现实技术,人们能够模拟出各种场景,使得在实际生活中难以实现的体验成为可能。在社会域中,人机交互技术的应用也正在改变人们的社交方式,社交网络、在线游戏等应用使得人们能够跨越时空的限制来进行互动和交流。人机环境系统之间的交互的持续发展,将继续推动这些领域的进步和变革,其中可解释性与不可解释性问题如何进行有效的平衡/融合将制约着人机融合智能水平的发展。


人机环境系统智能.jpg




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