# The Challenge of Zero Touch and Explainable AI
作者
Biswadeb Dutta, Andreas Krichel, Marie-Paule Odini
https://ieeexplore.ieee.org/document/10255474/figures#figures

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## 簡介
本文介紹了在5G網絡中實現零觸控（Zero Touch）和可解釋人工智慧（Explainable AI）的重要性，並提出了該研究領域的問題陳述、目標和貢獻。隨著數位服務提供者網絡日益複雜和動態性增加，特別是5G的出現，運營商尋求更多的自動化以降低運營成本、縮短服務時間並提高資源利用效率。本文探討了機器學習（ML）算法在自動化中的應用以及相關挑戰。

## 非穩態強化學習概述
這一部分概述了在非穩態環境中的強化學習概念，並總結了先前相關工作的概況。面對環境變化時，傳統的OSS系統已不再適用，必須引入AI/ML算法來自動過濾和處理事件數據。AI帶來的“黑箱”問題引發了對可解釋AI的需求，本文提出了解決方案。

## 相關領域

### 持續學習
介紹了持續學習算法在深度神經網絡中的應用，並討論了其優勢和挑戰。

### 元學習方法
討論了元學習方法在解決多任務學習中的應用和挑戰。

## 應用領域
### 交通運輸系統
探討了強化學習在交通系統中的應用，特別是在處理環境動態變化時的應用。

### 網絡安全
介紹了如何利用強化學習來檢測和應對網絡安全中的異常行為。

### 數字營銷和庫存定價
討論了強化學習在數字營銷和庫存定價中的應用，並提出了相應的算法。

### 推薦系統
探討了強化學習在推薦系統中的應用和相關研究進展。

### 機器人技術
介紹了強化學習在機器人技術中的應用，特別是在應對不穩定環境條件下的應用。

## 未來方向
### 改進先前的方法
提出了改進先前方法的幾種途徑，包括引入新的理論假設、改善算法的可擴展性等。

### 額外挑戰
討論了該領域尚未解決的挑戰，包括發展對環境變化敏感的算法、解決機器人技術中的數據效率問題等。