向类人智能迈进：可解释人工智能的发展与人工脑之路
人工智能
2024-02-13 v1
摘要
人工智能(AI)与神经科学在可解释人工智能(XAI)中的交叉作用对于增强复杂决策过程的透明度和可解释性至关重要。本文探讨了XAI方法的演变，从特征导向到以人为中心的路径，深入分析其在医疗保健和金融等多样领域的应用。讨论了在生成模型中实现可解释性、确保负责任AI实践以及解决伦理问题的挑战。本文进一步考察了XAI与认知科学的潜在融合，发展情感智能AI，以及追求人类类人智能(HLI)的目标。随着AI向人工通用智能(AGI)的进程，意识、伦理和社会影响因素变得尤为重要。对解密大脑之谜的持续追求与HLI的探索代表了变革性的举措，连接技术进步与跨学科人类认知的探索。
引用
@article{arxiv.2402.06673,
title = {Advancing Explainable AI Toward Human-Like Intelligence: Forging the Path to Artificial Brain},
author = {Yongchen Zhou and Richard Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06673},
year = {2024}
}