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在医疗诊断、自动驾驶等高风险场景中，人工智能（AI）模型决策的可解释性至关重要。据美国麻省理工学院官网近日消息称，为了提高透明度，该校团队开发出一种新方法，能够从已训练好的计算机视觉模型中自动提取关键概念，并迫使模型使用这些人类易于理解的概念进行解释和预测。这项进展有望在提升模型准确性的同时，增强用户对“黑盒”AI的信任。 概念瓶颈模型是增强AI可解释性的常见技术。它是指在模型决策过程中增加一个中间步骤：先识别图像中与任务相关的、可被人理解的“概念”，再基于这些概念做出最终预测。例如，在肿瘤诊断中，模型可能先识别“成簇的棕色斑点”这一概念……