论本体在可解释人工智能中的多重作用

本文讨论了显式知识（尤其是本体）在可解释人工智能（Explainable AI）以及以人为中心的可解释系统与可理解解释开发中所能发挥的不同作用。我们考虑了本体可作出显著贡献的三个主要视角，即参考建模、常识推理以及知识精炼与复杂性管理。我们概述了文献中一些现有方法，并根据这三个提出的视角对其进行了定位。本文最后讨论了仍需应对哪些挑战，以使基于本体的解释方法得以实现，并评估其人类可理解性与有效性。