可解释的人工智能在自动驾驶

1/1可解释的人工智能在自动驾驶第一部分可解释自动驾驶系统的概念 2第二部分可解释模型在自动驾驶中的优势 4第三部分基于规则的模型的可解释性 7第四部分黑匣子模型的可解释方法 10第五部分决策树在自动驾驶中的可解释性 12第六部分神经网络的可解释技术 15第七部分基于因果关系的可解释框架 17第八部分可解释自动驾驶系统评估指标 19

第一部分可解释自动驾驶系统的概念关键词关键要点可解释性原理

1.原因链挖掘：通过算法推导出决策背后的逻辑链条，明确输入特征如何影响决策结果。

2.反事实推理：假设一个决策条件发生变化，重新推演决策结果，分析该条件对决策结果的影响。

3.局部可解释性：仅关注决策结果局部影响因素，而不考虑全局关联，可以简化可解释性分析。

可解释性度量

1.FIDELITY：衡量可解释性模型与黑盒模型的决策一致性，确保可解释模型能够反映原有模型的决策行为。

2.TRUSTWORTHINESS：评估可解释性模型的可信度，验证其提供的解释是否合理、可理解。

3.USABILITY：考察可解释性模型的易用性，包括解释的可理解程度、可视化效果和交互性。可解释自动驾驶系统的概念

概述

可解释自动驾驶系统（XAI）是指能够以人类可以理解的方式阐明其决策过程的自动驾驶系统。这些系统可以通过提供对车辆行为的清晰解释，增强对自动驾驶技术的信任和接受度。

背景

随着自动驾驶技术日益成熟，人们对理解这些系统如何做出决策的需求也在不断增加。这是因为自动驾驶系统在安全性至关重要的情况下执行关键任务，例如在道路上导航和做出驾驶决策。

可解释性的益处

XAI系统提供以下好处：

*增强信任：通过解释决策，XAI系统可以建立对自动驾驶技术的信任，并缓解人们对技术可靠性方面的担忧。

*故障排除：当发生事故或系统故障时，XAI系统可以提供关键见解，帮助识别问题的根本原因并采取纠正措施。

*法规合规：某些国家和地区可能要求自动驾驶汽车具备一定的可解释性级别，以确保其安全性和负责任性。

技术原理

XAI系统使用各种技术来实现可解释性，包括：

*符号推理：使用逻辑规则和知识库来表示和解释决策。

*可视化：生成图像或图表，以直观的方式表示系统决策。

*反事实推理：分析改变系统输入或参数对输出的影响，以探索因果关系。

*自然语言生成：使用自然语言生成说明或解释系统行为。

评估方法

XAI系统的可解释性可以通过以下方法进行评估：

*用户研究：评估用户是否能够理解系统给出的解释。

*可解释性度量：使用定量测量来评估解释的清晰度和信息量。

*对照组：比较XAI系统和不可解释系统在用户理解方面的表现。

应用

XAI在自动驾驶中的应用包括：

*解释系统决策：向用户解释自动驾驶车辆采取特定行动的原因。

*检测异常：识别与系统预期行为不同的情况，并提供有关原因的解释。

*支持监管：为监管机构提供对系统行为的Einblick，帮助制定适用的安全标准。

展望

XAI是自动驾驶技术发展的关键领域。通过增强可解释性，我们不仅可以提高公众对该技术的接受度，还可以提高其安全性、可靠性和负责任性。随着研究和开发的不断进行，XAI系统有望在自动驾驶的未来发挥越来越重要的作用。第二部分可解释模型在自动驾驶中的优势关键词关键要点安全性增强

-可解释模型通过提供对预测的详细解释，增强了自动驾驶系统的安全性。它允许工程师识别和解决导致不安全行为的潜在因素。

-通过识别和解释系统在不同场景中的行为，可解释模型可以帮助工程师建立信任并对自动驾驶系统做出明智的决策。

-可解释模型能够检测和解释异常情况，从而可以在紧急情况下触发警报或采取补救措施，提高自动驾驶系统的整体安全性。

鲁棒性提升

-可解释模型有助于提高自动驾驶系统的鲁棒性，因为它们能够识别和解释系统对环境变化的反应。

-通过了解模型做出决策背后的原因，工程师可以识别并解决潜在的弱点，从而增强系统在各种情况下的适应性。

-可解释模型能够检测和解释数据分布的变化，从而允许工程师对系统进行调整，以适应不同的驾驶条件和环境。

用户信任建立

-可解释模型通过提供对系统决策的清晰解释，建立了用户对自动驾驶系统的信任。它允许用户理解系统如何做出选择，从而减轻对未知或复杂技术的担忧。

-了解预测的解释有助于用户对系统的能力和局限性形成现实的期望，从而减少恐惧和焦虑。

-可解释模型使用户能够提供反馈并与系统交互，从而培养信任并建立用户对自动驾驶技术接受度的更积极的态度。

监管合规

-可解释模型有助于确保自动驾驶系统遵守监管要求，因为它允许监管机构检查和验证系统决策背后的逻辑。

-通过提供对系统决策的解释，可解释模型使监管机构能够评估系统符合安全标准和道德准则的能力。

-可解释模型能够识别和解释与法规相关的决策，从而简化认证流程并促进自动驾驶技术的快速部署。

故障排除简化

-可解释模型极大地简化了自动驾驶系统中的故障排除，因为它提供了一个明确的解释，说明系统在特定场景中为何失败。

-通过了解导致故障的具体原因，工程师可以快速诊断问题并实施有效的解决方案。

-可解释模型使工程师能够隔离和修复系统中的错误，从而减少停机时间并提高自动驾驶系统的整体可靠性。

持续改进

-可解释模型促进了自动驾驶系统的持续改进，因为它允许工程师深入了解系统性能并确定需要改进的领域。

-通过解释预测，可解释模型有助于识别数据偏差、算法瓶颈和系统漏洞。

-可解释模型提供了有价值的反馈，使其能够持续改进系统性能，优化其决策并提高其整体能力。可解释模型在自动驾驶中的优势

自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。可解释模型在自动驾驶中发挥着至关重要的作用，为驾驶员和监管机构提供对系统决策的深刻理解，从而提升信心和信任。

清晰的决策过程

可解释模型能够清晰地展示自动驾驶系统如何得出其决策。它们提供了一个分步过程，详细说明考虑了哪些因素、权衡了哪些取舍，以及最终得出了什么结论。这使驾驶员能够理解系统如何处理复杂的情况，从而在必要时做出适当的干预。

识别和消除偏差

自动驾驶系统必须公平且不带有偏见。可解释模型有助于识别和消除可能导致不公平或不可靠决策的偏差。通过检查决策过程，我们可以确定系统是否优先考虑某些因素或受特定情况的影响，这可能导致不公平的结果。

提高驾驶员的信任

驾驶员对自动驾驶系统的信任至关重要。可解释模型通过提供系统决策的深入了解，建立驾驶员对系统的信任。当驾驶员了解系统是如何做出决策的，他们会更有可能感到舒适并信任自动驾驶功能。

加速监管审批

可解释模型对于监管自动驾驶系统的审批流程至关重要。监管机构需要对系统如何运作有清晰的了解，以确保其安全性和可靠性。可解释模型提供了一个透明的框架，使监管机构能够评估系统并做出明智的决策。

具体案例

1.决策树模型：

*优势：决策树模型易于理解和解释，因为它们以树状结构表示决策过程。这使驾驶员能够快速了解系统如何评估情况和做出决策。

2.线性回归模型：

*优势：线性回归模型通过显示输入变量与输出变量之间的线性关系，提供了清晰的决策过程。这使驾驶员能够理解哪些因素对系统决策有最大影响。

3.规则集模型：

*优势：规则集模型将决策过程表示为一系列明确定义的规则。这提供了高度的可解释性，使驾驶员能够识别系统在特定情况下的决策。

4.贝叶斯推理模型：

*优势：贝叶斯推理模型使用概率方法来对给定的证据做出决策。这提供了对系统决策不确定性的清晰理解。

结论

可解释模型是自动驾驶系统至关重要的组成部分。它们提供了透明度、公平性和可信度，使驾驶员能够理解系统的决策，监管机构能够评估其安全性和可靠性。随着自动驾驶技术的不断发展，可解释模型将发挥越来越重要的作用，确保这些系统安全、可靠和值得信任。第三部分基于规则的模型的可解释性关键词关键要点【基于规则的模型的可解释性】：

1.透明度和可追溯性：基于规则的模型的决策过程是透明的，每个规则的含义和触发条件都很明确。这使得可以轻松追踪和解释模型的决策，从而提高可追溯性。

2.人类可理解：基于规则的模型的规则通常使用人类可理解的语言表示，这使得非技术人员也能理解模型的决策过程。这种人类可理解性对于在自动驾驶等关键应用中建立对模型的信任至关重要。

【基于实例的模型的可解释性】：

基于规则的模型的可解释性

基于规则的模型是一种传统的人工智能方法，其可解释性较高，原因如下：

明确的决策过程：

基于规则的模型由一系列清晰定义的规则组成，这些规则决定了模型如何做出预测。每个规则都指定了一组条件及其对应的操作，从而使得决策过程易于理解和解释。

可视化规则：

基于规则的模型的规则通常可以以图表或决策树的形式进行可视化，从而进一步提高可解释性。这些可视化工具允许专家轻松地识别规则之间的关系并理解模型的行为。

规则粒度：

基于规则的模型可以具有不同粒度的规则集。粒度较粗的模型包含较少数量的高级规则，而粒度较细的模型包含更多更具体的规则。这允许模型的复杂性与可解释性之间进行权衡。

语意可解释性：

基于规则的模型的规则通常使用人类可读的语言编写，这使得它们具有语义可解释性。专家可以轻松地理解规则的含义及其对模型预测的影响。

反事实推理：

基于规则的模型可以进行反事实推理，即确定更改输入值后模型输出的变化。这有助于专家了解模型中的因果关系并确定哪些输入对预测的影响最大。

例子：

考虑一个基于规则的自动驾驶汽车模型，该模型使用以下规则集：

*如果距离前车小于10米，则减速。

*如果速度超过60英里/小时，则鸣笛。

*如果路面湿滑，则增加刹车距离。

这个模型的可解释性很高，因为规则清晰、易于理解。专家可以轻松地确定汽车在特定情况下如何做出决策，并识别影响预测的因素。

优点：

*高可解释性：基于规则的模型提供明确、可视化和语义可解释的决策过程。

*易于调试和维护：规则集的模块化性质使得调试和维护模型变得更容易。

*适合特定领域知识：基于规则的模型可以轻松地纳入专家提供的特定领域知识。

*适用于小数据集：基于规则的模型在小数据集上通常比更复杂的方法表现得更好。

缺点：

*规则泛化：规则集可能难以泛化到新的或异常情况。

*规则冲突：当多个规则同时适用时，可能会出现规则冲突，需要解决机制。

*手工规则制定：规则的制定通常需要专家投入大量时间和精力。

*难以扩展：添加或修改规则集会给复杂模型带来挑战。

结论：

基于规则的模型在自动驾驶领域提供了一种可解释性较高的替代方案。它们明确而可视化的决策过程、语义可解释性和反事实推理能力使其成为希望理解和调试模型行为的专家的宝贵工具。然而，规则集的复杂性、泛化能力和维护成本等因素需要仔细考虑。第四部分黑匣子模型的可解释方法关键词关键要点主题名称：输入敏感度技术

1.通过微小扰动输入，观察模型输出的变化来解释预测，识别对输出影响最大的输入变量。

2.可用于识别影响预测的关键特征，并帮助理解模型的行为和决策过程。

3.适用于各种神经网络模型，包括视觉和语言处理任务。

主题名称：局部可解释模型可解释性（LIME）

黑匣子模型的可解释方法

在自动驾驶领域，黑匣子模型（例如深度神经网络）已成为执行重要任务（例如图像分类和物体检测）的强大工具。然而，这些模型的可解释性有限，这限制了我们理解其决策过程的能力，并引发了对安全性、责任和信任的担忧。

局部可解释

局部可解释方法提供了一种了解模型对特定输入做出的预测的方法。这些方法包括：

*梯度法：计算模型输出相对于输入的梯度，以识别对预测有较大影响的输入特征。

*集成梯度：将梯度法扩展到整个输入范围，以获得更稳定的可解释性。

*遮挡敏感性分析：通过遮挡输入图像的不同部分并观察模型输出的变化来确定模型对不同区域的依赖性。

全局可解释

全局可解释方法旨在提供对模型整体行为的见解。这些方法包括：

*LIME（局部可解释模型不可知解释）：使用一组线性模型来近似黑匣子模型，使模型可解释性更强。

*SHAP（Shapley值解释器）：基于博弈论概念，计算每个特征对模型预测的贡献度。

*TCAV（用可视化技术解释卷积神经网络）：将卷积神经网络的可视化技术与SHAP结合，以解释模型的决策过程。

基于规则的可解释性

基于规则的可解释性方法将黑匣子模型转换成一组可解释的规则或决策树。这些方法包括：

*决策树：通过递归地将数据分割成更纯的子集来构建决策树，从而可以清晰地表示模型的决策过程。

*规则列表：将复杂模型转换为一组简单的规则，以便于人类理解和审计。

*知识蒸馏：将黑匣子模型的知识转移到一个较小的、可解释的模型，例如决策树或规则列表中。

混合方法

混合方法结合了不同可解释方法的优点，以提高可解释性。例如，可以使用局部可解释性方法来识别重要特征，然后使用全局可解释性方法来了解这些特征的整体影响。

评估可解释性

评估可解释性方法的有效性至关重要。这可以通过测量解释的清晰度、准确性和忠实度来完成。

清晰度：可解释性解释应该易于人类理解。

准确性：解释应该准确反映模型的决策过程。

忠实度：解释应该反映模型在现实世界场景中的行为。

选择最合适的可解释性方法取决于应用程序的特定需求和约束。重要的是要记住，可解释性是一个持续的研究领域，新的方法不断开发。第五部分决策树在自动驾驶中的可解释性关键词关键要点【决策树在自动驾驶中的可解释性】

1.决策树通过逐层剖析数据属性来构建决策规则，每个节点代表决策点，分支代表不同决策结果。这使得决策树容易理解，有助于解释自动驾驶系统在特定情况下的决策过程。

2.由于其层级结构和直观的可视化性，决策树能够识别特征的重要性并揭示决策背后的潜在原因，从而提高自动驾驶系统的可解释性和用户信任度。

3.决策树可用于离散和连续数据，使其在处理自动驾驶中遇到的各种传感器数据方面具有灵活性。此外，该方法还支持规则提取，从而允许从训练后的决策树中提取易于理解的决策规则。

【可解释性指标】

决策树在自动驾驶中的可解释性

决策树是一种机器学习算法，它通过构建类似于树状结构的模型来对数据进行分类或回归。在自动驾驶领域，决策树已被应用于多种任务中，包括：

1.感知

*物体检测：决策树可用于识别图像或激光雷达数据中的对象，例如行人、车辆和交通标志。

*语义分割：决策树可用于将图像或激光雷达数据中的每个像素分类为特定语义类，例如道路、人行道和建筑物。

2.规划

*路径规划：决策树可用于生成自动驾驶车辆从起点到终点的路径，同时考虑道路网络和交通状况。

*行为规划：决策树可用于预测其他道路使用者的行为，例如行人或其他车辆，并相应地调整自动驾驶车辆的行动。

3.控制

*纵向控制：决策树可用于控制自动驾驶车辆的纵向运动，例如加速、制动和转向。

*横向控制：决策树可用于控制自动驾驶车辆的横向运动，例如车道保持和车道变换。

决策树的可解释性

决策树的可解释性源自其树状结构。每个内部节点表示一个决策点，其中根据某些特征对数据进行拆分。叶子节点对应于最终的决策或预测。这种结构使决策树能够以人类可理解的方式表示复杂的决策过程。

决策树的可解释性在自动驾驶中至关重要，因为它允许工程师和监管机构了解自动驾驶车辆的决策过程并确保这些决策是安全的和可信的。

决策树可解释性的三个关键方面：

1.可视化：决策树可以用可视化方式表示为一棵树，其中每个节点对应于一个决策，每个叶子对应于一个输出。这种可视化有助于理解决策树的结构和它如何对数据进行决策。

2.可追溯性：决策树的决策可以追溯到其输入特征。通过查看决策树的路径，我们可以了解特定决策是基于哪些数据的。

3.鲁棒性：决策树对噪声数据和异常值具有一定的鲁棒性。即使输入数据存在不确定性或错误，决策树仍然能够做出合理的决策。

决策树在自动驾驶中的应用示例

在自动驾驶中，决策树已被用于各种应用，例如：

*对象检测：英伟达开发了一种使用决策树进行实时对象检测的系统，该系统用于其DriveWorks自动驾驶平台。

*路径规划：麻省理工学院的研究人员使用决策树生成了自动驾驶车辆的路径，该系统考虑了道路网络和交通状况。

*行为预测：加州大学伯克利分校的研究人员使用决策树预测行人和其他道路使用者的行为，以改善自动驾驶车辆的安全性。

结论

决策树是一种强大的机器学习算法，它可用于自动驾驶中的各种任务。其可解释性使其成为安全且可信的自动驾驶系统的重要工具。通过可视化、可追溯性和鲁棒性，决策树使工程师和监管机构能够了解自动驾驶车辆的决策过程并确保这些决策符合安全标准。第六部分神经网络的可解释技术关键词关键要点主题名称：反事实推理

1.通过创建扰动输入，确定哪些特征对模型预测至关重要，从而揭示模型决策背后的原因。

2.允许生成对事实情况的解释，例如，“如果车辆没有转弯，事故就不会发生”。

3.增强自动驾驶系统在异常情况下的鲁棒性，提高对场景的理解和响应能力。

主题名称：局部可解释性方法

神经网络的可解释技术

神经网络在自动驾驶领域的应用广泛，但其黑盒性质给可解释性带来了挑战。可解释性对于理解模型的行为、诊断错误和提高对模型的信任至关重要。以下介绍几种神经网络的可解释技术：

1.可视化技术

*特征可视化：将神经网络的输入和输出可视化，以识别模型关注的特征。

*激活图可视化：展示神经网络中特定层神经元的激活情况，以了解模型对不同输入的响应。

*梯度可视化：计算神经网络输出相对于输入的梯度，以显示模型对输入变化的敏感性。

2.层级分解方法

*分解卷积神经网络：将卷积神经网络分解成一系列基本运算，如卷积和池化，并解释每个运算对模型输出的影响。

*分解循环神经网络：将循环神经网络分解成一组递归单元，并分析每个单元对序列预测的贡献。

3.符号化方法

*模拟可解释性：使用规则或决策树模拟神经网络的行为，以获得决策过程的可解释性。

*对抗性解释：生成对抗性样本，即微小扰动导致模型预测错误，以识别模型决策的脆弱点。

4.可解释模型

*解释性神经网络（XAI）：设计特定神经网络结构，使其输出易于解释，例如线性模型或决策树。

*注意力机制：在神经网络中使用注意力模块，以突出模型专注于输入的特定部分。

5.基于后处理的方法

*将神经网络输出转换为规则：将神经网络的输出转换为规则集合，以实现可解释的决策过程。

*局部可解释模型可知性（LIME）：使用局部代理模型来解释单个预测，从而提供特定输入对模型输出影响的可解释性。

6.混合方法

结合多个可解释技术，以获得更全面和可靠的可解释性。例如，使用可视化技术识别模型对特定输入的敏感区域，然后使用层级分解方法分析该区域对模型输出的影响。

可解释性评估

可解释技术的评估至关重要，以验证其有效性和可靠性。评估方法包括：

*人类解释性评估：专家评估可解释技术输出的可理解性和有用性。

*定量评估：衡量可解释技术对模型原始决策的预测准确性和覆盖范围。

*交互式评估：允许用户与可解释技术交互，以探索模型的行为和理解其决策过程。

通过采用这些可解释技术，我们可以增强自动驾驶中神经网络的可解释性，提高对模型的信任，并实现更可靠和透明的决策制定。第七部分基于因果关系的可解释框架关键词关键要点因果图的因果关系建模：

1.建立因果关系图，其中节点表示变量，箭头表示因果关系。

2.通过观察数据，确定变量之间的因果关系。

3.根据因果关系图推理变量之间的影响关系。

反事实推理的因果关系推理：

基于因果关系的可解释框架

在自动驾驶系统中，基于因果关系的可解释框架为解释复杂驾驶决策提供了有力工具。该框架通过建立因果模型来揭示系统如何将感知输入与决策联系起来，从而揭示系统内部决策过程的机制。

因果模型

因果模型是一种统计模型，它描述了一个系统中变量之间的因果关系。在自动驾驶系统中，因果模型可以将驾驶场景中的传感器输入（如摄像头和雷达数据）与车辆决策（如转向或加速）联系起来。

因果图

因果图是一种可视化工具，它通过节点和箭头表示一个因果模型。节点表示变量，箭头表示因果关系。例如，在自动驾驶系统中，一个因果图可能包括用于表示传感器输入的节点，用于表示车辆状态的节点以及用于表示车辆决策的节点。箭头将这些节点连接起来，表示输入如何影响状态和决策。

因果效应

因果效应是指一个变量对另一个变量的影响，同时控制其他所有变量的影响。在自动驾驶系统中，因果效应可以用来确定特定传感器输入（如摄像头数据）对车辆决策（如转向）的影响。

训练因果模型

因果模型可以通过使用观察数据或进行实验来训练。在观察性数据的情况下，因果模型可以使用统计方法（如Granger因果关系）来估计。在实验情况下，可以通过操纵特定变量（如传感器输入）并观察对其他变量（如车辆决策）的影响来训练因果模型。

基于因果关系的可解释性

基于因果关系的可解释框架允许解释自动驾驶系统的决策，因为它揭示了输入如何通过因果关系导致决策。这种可解释性对于以下方面至关重要：

*调试和故障排除：基于因果关系的可解释框架可以通过识别导致错误决策的关键因果关系来帮助调试和故障排除自动驾驶系统。

*可信度和接受度：通过向驾驶员和监管机构解释系统决策的因果关系，可解释性可以提高对自动驾驶系统的可信度和接受度。

*改进安全性：通过识别导致危险决策的因果关系，可解释性可以帮助改进自动驾驶系统的安全性。

应用

基于因果关系的可解释框架已经在自动驾驶系统的各个方面得到了应用，包括：

*决策解释：解释特定驾驶场景中自动驾驶系统的决策。

*安全评估：识别可能导致危险决策的因果关系。

*算法优化：改进自动驾驶算法，以防止危险决策。

结论

基于因果关系的可解释框架为理解和解释自动驾驶系统的复杂决策提供了有力工具。通过揭示因果机制，该框架提高了调试、故障排除、可信度、安全性以及自动驾驶系统透明度的能力。随着自动驾驶技术的发展，基于因果关系的可解释框架将继续发挥至关重要的作用，确保系统的安全、可靠和透明。第八部分可解释自动驾驶系统评估指标关键词关键要点可解释性指标

1.可解释性度量类型：包括局部可解释性和全局可解释性，前者评估单个决策的可解释性，而后者评估整个系统的可解释性。

2.可解释性测量方法：可以采用定性方法（例如专家评审）或定量方法（例如信息增益或局部可解释模型可不可知性指标）。

3.可解释性评估工具：包括的可解释性工具包（如SHAP和LIME）和测试平台（如AutoML和Imagenet）。

鲁棒性指标

1.鲁棒性度量类型：包括环境扰动鲁棒性（对传感器噪声、遮挡和天气条件的鲁棒性）和对抗鲁棒性（对故意扰动的鲁棒性）。

2.鲁棒性测量方法：可以采用仿真环境或真实世界测试，其中引入不同的扰动以评估系统的反应。

3.鲁棒性评估工具：包括鲁棒性测试平台（如CARLA和WaymoOpenDataset）和数据增强技术（如SYNTHIA）。

安全性指标

1.安全性度量类型：包括碰撞回避率、超速检测率和交通法规遵守率。

2.安全性测量方法：可以采用真实世界数据或仿真环境，其中引入危险场景以评估系统的安全响应。

3.安全性评估工具：包括安全评估平台（如NTHSA和NCAP）和仿真工具（如PreScan和VISSIM）。

效率指标

1.效率度量类型：包括燃料效率、出行时间和乘客舒适度。

2.效率测量方法：可以采用实际数据或仿真，其中评估系统在不同驾驶条件下的效率。

3.效率评估工具：包括效率监测系统（如GPS跟踪器和车载计算机）和仿真平台（如SUMO和AIMSUN）。

用户体验指标

1.用户体验度量类型：包括易于使用、交互性和整体满意度。

2.用户体验测量方法：可以采用用户调查、焦点小组和可观察性研究。

3.用户体验评估工具：包括用户界面设计工具（如Figma和Sketch）和可用性测试平台（如UserTesting和OptimalWorkshop）。

信任指标

1.信任度量类型：包括用户对系统能力