人工智能风险分析技术研究进展

摘要：

目前基于深度学习模型的预测在真实场景中具有不确定性和不可解释性,给人工智能应用的落地带来了不可避免的风险.首先阐述了风险分析的必要性以及其需要具备的3个基本特征:可量化、可解释、可学习.接着,分析了风险分析的研究现状,并重点介绍了笔者最近提出的一个可量化、可解释和可学习的风险分析技术框架.最后,讨论风险分析的现有以及潜在的应用,并展望其未来的研究方向.

关键词：人工智能、风险分析、不确定性、可解释性

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划基金资助项目;国家自然科学基金资助项目;陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：47-59