يُعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أحد الاتجاهات الحديثة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى جعل نماذج التعلم الآلي أكثر شفافية وقابلية للفهم من قبل البشر. مع التطور الكبير في تقنيات التعلم العميق، أصبحت العديد من النماذج توصف بأنها “صناديق سوداء” بسبب صعوبة تفسير كيفية اتخاذها للقرارات. وهنا تظهر أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، الذي يسعى إلى توضيح الآليات الداخلية للنموذج وتقديم تفسيرات منطقية للنتائج. يركز هذا المجال على تطوير أدوات وتقنيات تساعد المستخدمين والباحثين على فهم أسباب التنبؤات أو القرارات التي يصدرها النظام. من بين الأساليب الشائعة استخدام نماذج بديلة مبسطة أو تحليل أهمية السمات (Feature Importance) لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا في القرار. كما تُستخدم تقنيات مثل LIME وSHAP لتفسير مخرجات النماذج المعقدة. تزداد أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية، والأنظمة المالية، والقضاء، حيث يتطلب اتخاذ القرار درجة عالية من الشفافية والمساءلة. فمثلًا، عند استخدام أنظمة تعتمد على التعلم العميق في تشخيص الأمراض أو تقييم طلبات القروض، يجب أن يكون بالإمكان تفسير سبب اتخاذ القرار لضمان العدالة وتجنب التحيز.