可解釋性人工智能
XAI，全稱爲可解釋性人工智能（eXplainable Artificial Intelligence），是一種專注於提高人工智能系統可解釋性和透明度的技術。它通過結合多種AI技術和方法，幫助用戶理解數據、信息和知識的處理過程，從而輔助決策制定。XAI的應用領域廣泛，包括但不限於預測分析、風險評估、醫療保健、教育、人力資源和項目管理等。
XAI系統通常利用自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術來分析和解釋大量的文本、數據和語音信息。這些技術使得系統能夠理解和解釋複雜的數據，並提供有用的解釋和洞察。XAI的目標之一是確保人工智能的決策過程能夠被人類理解，解決機器學習中的“黑盒子”問題，即即使是系統設計師也無法解釋他們的AI是如何做出特定決策的問題。
此外，XAI也是當前美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的研究重點之一，旨在開發能夠爲AI系統的決策提供透明解釋的計算機系統，實現“第三代AI系統”，其中機器瞭解其運行的環境和環境，並隨着時間的推移構建底層解釋模型，使其能夠表徵現實世界現象。
需要注意的是，XAI與區塊鏈技術也有所關聯。在區塊鏈領域，XAI被視爲一種創新的第二層區塊鏈解決方案，建立在以太坊的第三層擴展解決方案Arbitrum之上，爲投資者和創新者提供了無限的可能性。然而，這種應用場景並不是XAI技術的核心關注點，而是其在區塊鏈技術中的一箇具體應用實例。