【流行病学专栏】自动驾驶中可解释AI的流行病学和未来研究方向

t-induced）的不道德管理者。另一种基于感官的解读生成作法是表达出来卷积认知科学（CNN）的结果。这种作法只不过的主要意识形态是测量和推断从认知科学输不止层反之亦然传播（BP）到输入层的发散。基于发散的解读作法比如说最主要Class Activation Map（CAM），其增强野生种，如 Guided Grad-CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++、Smooth Grad CAM++，以及基于反之亦然传播的作法，如借助于（guided）反之亦然传播、自上而下具体（layered relevance ）传播，VisualBackProp和DeepLift。此外，基于根本原因的Deep Visual Explanations（DVE）为尺度CNN的预见透过了合理的理由。基于计数机影像的可解读则都会副驾驶该系统简要，不知valeo日本公司的评论“Explainability of vision-based autonomous driving systems: Review and challenges”。02

有别于由于则都会两车的实时管理者所需正确地感官道路前方，因此知晓如何从各有不同全球有别于该系统和激光利用两车前方也至关更为重要连续性。这就是有别于还所需解读连续性的原因。所需知晓则都会副驾驶两车的诱发前方，值得注意是当来自GPS或其他激光的信号不比较简单时候。这种不可靠的通信闸口可能因此迫使则都会副驾驶卡两车无论如何错误的高危险连续性管理者。因此，检查和全球有别于该系统和具体激光，有利于阻止不正确的信号，并为则都会副驾驶卡两车的纵向-横向合适有别于透过可靠的通信渠道。03

工程建设工程建设管理者的可解读连续性简要不知论文”The emerging landscape of explainable automated planning Andrew decision making“，来自IBM和Arizona州立所学校。之前的一个Explainable AI Planning (XAIP) 研讨都会，其议程值得注意真是到”虽然XAI主要瞩目基于黑盒自学的作法，但基于前提的作法非常适合——可以真是更适合——作为可解读连续性，XAIP可以努力软件在繁杂管理者加载过程与AI应用交互，发挥更为重要连续性关键作用。“执笔者该简要，其可解读连续性作法如下类群：基于算法 Algorithm-based explanations基于前提 Model-Based Explanations悬疑调和 Inference Reconciliation前提调和 Model Reconciliation （user mental model）基于工程建设 Plan-based explanations可解读连续性的连续性质最主要：SocialContrastiveSelectiveLocalGlobalAbstractionUser Study04

依靠由于两车依靠最终凸显了副驾驶该系统的高级管理者，软件可能所需立即解读实时则都会行动计划非常所需的大体原理。这一需求将可解读连续性的本质引入到则都会化两车的依靠该系统中都。两车内介面、真皮和其他软件亲善功用，可努力软件提不止“为什么”疑虑（例如，“为什么再上在右侧？”），或对比疑虑（例如，“为什么非常所需这条道路而不是另一条道路？”），反事实（counterfactual ）疑虑（例如，“如果非常所需了该道路而不是意味着道路，怎么办？”）和描述连续性疑虑（例如，“十分钟但都会在哪里？”）。另外，写作者提不止一个XAI前提，集成了全方位依靠、可解读连续性和法律条文顺从连续性。可视：最主要可调节的则都会副驾驶三个枢纽，一个端到端则都会依靠该系统子该系统（eeC，把感官的生存环境拓扑到两车的跳跃），一个确保安全法律条文顺从连续性子该系统（srC，代表监管部门机构职能，主要职责之一是验证eeC与则都会两车跳跃取值第一组的确保安全连续性。主要通过软件模拟仿真和理论上副驾驶验证），和一个XAI子该系统（XAI范本的全方位副驾驶不应在正因如此凸显不止一种自学到的软件计数机网络和监管部门应以）。则都会副驾驶XAI，就是假设为AI转子作法的概要（compendium）：1）适当两车实时管理者的可接纳确保安全，2）透过更为重要运输场景中都跳跃管理者的可解读连续性和可见度，以及3）遵守监管部门机构订立的所有运输规则。之前，写作者提不止一个现场范本：借助于XAI同在则都会副驾驶的期望，其最主要表列四部分可解读的影像（最主要因果关系解读和基于计数的所发解读）

描述文法的历史以及所作不止的每个具体行动计划，有利于给更为重要运输场景透过可靠的因果关系解读。另外，基于生成可解读前提的所发解读可极大有利于爆炸事件预防。比如：假设则都会副驾驶两车有两车内职员（即后逮副驾驶员或乘客）；两车透过一个紧急用作的依靠（即再上止）按钮；两车内介面推断前方没有人横穿道路并独自行驶；但是前面发现有一个人在马路上（即影像该超载）；然后，两车内职员幸而这种间歇连续性，用作紧急按钮下坠和/或再上两车，防止爆炸事件遭遇。这个比较简单的举例来说表明，所发解读的术语在则都会副驾驶中都具有潜在的用途，并为两车的确保安全导航透过了机都会。基于强化自学（RL）的可解读完全-跳跃拓扑（则都会副驾驶基于MDP的一个点串行管理者）

如图是基于前提和无前提这两种RL在可解读连续性之外的相对：除了独创自学，这两种RL的相对可以看到，基于前提RL的特性是，智体首先自学生存环境的前提，并根据生存环境的动态连续性调整其自学解决方案。这种有针对连续性的探索（exploration ）举例来说被称为工程建设，从本质上真是可以解读自学加载过程。RL中都的工程建设意识形态对于合适管理者至关更为重要连续性，以Dyna计数机网络为例：Dyna及其野生种，即线连续性Dyna计数机网络，与全世界交互自学最优解决方案的同时，也自学全世界前提。Dyna的工程建设加载过程从最初透过的假想（imaginary ）完全创立预见的将来一个点。基于这种结构，前提投影生成最优不道德，同时生成预见完全和预见加分。之前两个子该系统可以被可视化和分析，作为解读的基础，努力表达出来为什么智体喜欢在特定的时刻非常所需特定的跳跃。由于则都会副驾驶的每个（更为重要）跳跃可能所需直观的解读，因此，Dyna计数机网络和基于前提的RL，举例来说可以通过其可解读强迫症透过巨大的益处。专业知识举例来说的预见专业知识（在RL前提下）

通用价值算子（GVF），是表示预见专业知识（predictive knowledge）的下一步应用。根据假设，GVFs旨在利用RL智体理论上观察结果的长时预见概括。例如，全方位副驾驶中都的RL智体可能都会提不止疑虑，并用GVF表达反之亦然的答案。举例来说有“在下一个中都段不遇到红灯的不太可能有多大？”或者“根据目前的副驾驶解决方案，到达中转站预估等待时间是多少？”在跳跃中都包含常识专业知识（最主要振幅疑虑和疑虑转子的软件自上而下结构）

自上而下软件核心是一种反对可解读全方位副驾驶管理者该系统的有用结构。这样的结构直接凸显了进化司机开两车时的思路，例如，“运输灯都会之后从深蓝色转为黄色吗？”或者“前面的行人打算过马路吗？”或者“前面的两车都会加速吗？”诸如这样一些代表连续性的疑虑，凸显了在运动加载过程中都与副驾驶具体的环境因素。根据这种直觉，可以真是，则都会副驾驶卡两车的自上而下设计模式是疑虑转子同型。可解读连续性设计模式应凸显所作不止振幅不道德的振幅疑虑。与这种计数机网络相对应而有用的RL作法是表单（options ）的术语。options 是跳跃的泛化，在这些跳跃中都，RL智体有一个执行一个跳跃带适配器完全的解决方案。近期提不止的表单-责难（option-critic）核心是基于options 的术语。该计数机网络可以自学内部解决方案和options 的适配器完全，在Arcade learning Environment（ALE）中都的options 端到端自学，验证是有效的。表单-责难核心的固有结构，使其适合于全方位两车自学该系统的进一步开发。副驾驶具体疑虑举例来说是暂时连续性的，几秒钟后就可以为后续行动计划生成新疑虑。副驾驶管理者的等待时间敏感连续性实时动态变化，使两车面临各有不同程度的危险连续性。当然，危险连续性较低的跳跃是值得一提的是。然而，在等待时间和计数之外，我们所需有效地探索，分析报告和反之亦然跳跃具体的危险连续性素质：非常少瞩目增加RL加分，长时有可能不都会随之而来预期跳跃。在传统的RL中都，只考虑加分而不考虑危险连续性作为衡量常规，非常总是则都会化该系统的真正管理者，并且RL智体可能能够通过这种探索找到最优解决方案。相比之下，将各有不同最高级别的危险连续性与反之亦然的跳跃结合好像，有利于通过各有不同的过渡（transition）和加分，在生存环境中都动态发现最优解决方案。因此，相结合良好的疑虑层次结构和分析报告与合理跳跃具体的危险连续性素质，在更为重要运输生存环境中都有利于对智能化两车无论如何立即、直观、非常丰富且密不可分合作的解读。

将来智能化研究所的主要工作最主要：建立AI智能化该系统素质可用性体系，开展全世界认知科学化素质可用性；开展网络（城市）大脑研究者计划，相结合网络（城市）大脑应用和企业概要，为降低企业，服务业与城市的智能化素质服务。每日自荐全域将来生物应用发展趋势的自学同型评论。目前线上平台已藏品上千篇精华前沿生物应用评论和报告。

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