【本站讯】6月25日，英国埃塞克斯大学哈尼∙哈格拉斯（Hani∙Hagras）教授做客黄岛讲坛（数理分论坛），为师生作题为“实现面向实际应用的真正可解释人工智能”的学术报告。

哈尼∙哈格拉斯教授介绍，近年来人工智能（AI）技术的快速发展带来了显著的效益，但其作为“黑箱”模型的特性也引发了广泛关注。当前主流的深度学习模型虽然性能优异，但其决策过程缺乏透明度，这在金融、医疗等关键领域存在重大隐患。因此，需要进一步聚焦于如何通过可解释人工智能（XAI）技术提升AI系统的透明性，确保其决策过程既可靠又可被人类理解。

哈尼∙哈格拉斯教授指出，实现XAI的核心在于因果关系、透明度和简单性这三大支柱，这要求模型能够在揭示内在逻辑、确保决策可追溯的同时，也具有易于理解的表达方式。模糊逻辑系统（Fuzzy Logic Systems），特别是Type-2模糊集在这方面表现出色，能够以接近人类语言的方式来解释决策过程，显著提升了模型的可信度。

哈尼∙哈格拉斯教授强调，在实际应用中，XAI已展现出巨大价值。在金融领域，其通过可视化关键因素可以提升信用评分的可信度；在医疗诊断中，其可以帮助解释大脑活动模式；在基因组学研究中，其加速了癌症药物的开发。此外，在工程优化、资源配置等领域，XAI技术的应用也显著提高了工作效率。

报告结束后，哈尼∙哈格拉斯教授与现场师生进行互动交流，耐心解答在场师生提出的问题，并结合自身经验给出了具有针对性和指导性的建议。

哈尼∙哈格拉斯，英国埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院教授、计算智能中心主任兼人工智能研究组负责人，电气与电子工程师学会（IEEE）会士、英国工程技术学会（IET）会士、英国高等教育学会（PFHEA）首席会士、人工智能产业联盟（AIIA）会士及亚太人工智能学会（AAIA）会士。研究聚焦可解释人工智能（XAI）与数据科学，成果深度应用于金融、信息物理系统、神经科学等七大领域，在国际期刊、会议和著作上累计发表论文500余篇，获得IEEE模糊系统汇刊杰出论文奖（2010/2004）、全球电信商业奖（2015/2017）、IEEE计算智能学会杰出讲师（2016）等多项国际权威奖项，并包揽IEEE模糊系统国际会议（2014/2006）、英国计算智能研讨会（2012）等四大国际会议最佳论文奖，引领了XAI技术在工业智能控制与可信AI部署领域的范式革新。