可解释AI (XAI) 与传统AI的不同之处主要在于其对透明度和可解释性的关注。传统的人工智能模型，特别是深度学习系统，通常作为 “黑匣子” 运行，基于复杂的计算产生输出，而不提供他们如何得出这些结论的洞察力。这种缺乏透明度可能会导致信任方

“自动机器学习（AutoML）通过几种关键策略优化计算资源。首先，它自动化了模型选择、超参数调整和特征工程的过程。这意味着，开发人员不再需要手动评估各种模型和配置，AutoML工具能够快速评估广泛的选项，并确定哪些模型在给定数据集上表现最佳

“AI代理主要通过一种称为强化学习的过程从环境中学习。在这个框架中，代理通过采取行动并以奖励或惩罚的形式接收反馈来与环境互动。这种反馈帮助代理完善其决策过程。当代理采取导致积极结果的行动时，它会获得奖励，而导致消极结果的行动则会受到惩罚。随