AI 中的基于规则的可解释性指的是一种系统，其中决策是使用预定义的、人类可读的规则做出的，允许用户将输出直接追溯到特定的逻辑条件。与从数据中学习模式的机器学习模型不同，基于规则的系统依赖于开发者精心设计的显式 if-then 语句。例如，一个欺诈检测系统可能包含一条规则，如“如果交易金额超过 10,000 美元并且发生在国外，则标记为待审。”每个决策都可以映射到被触发的具体规则，从而使推理过程透明且可审计。
这些系统通过根据知识库中存储的一组规则来评估输入数据而工作。每条规则都包含一个条件（例如，“用户年龄 < 18”）和一个相关的操作或结论（例如，“拒绝访问”）。当处理查询时，引擎会检查哪些规则适用并执行相应的操作。例如，一个医疗诊断工具可能会使用“如果患者发烧咳嗽，建议进行流感检测”这样的规则。开发者可以检查规则集以理解决策原因，修改有问题的规则，或添加新规则。这种方法常用于专家系统、合规性检查器或需要严格遵守法规且可追溯性至关重要的应用中。
基于规则的可解释性的主要优点在于其透明性：开发者和用户无需反向工程复杂模型即可验证逻辑。然而，可扩展性是一个限制。与数据驱动的机器学习方法相比，为动态或模糊场景（例如，自然语言处理）编写和维护规则变得不切实际。例如，一个处理客户支持的基于规则的聊天机器人可能难以处理现有规则未涵盖的细微查询，而机器学习模型可以更好地泛化。尽管如此，在金融或医疗保健等可解释性受法律强制要求且逻辑错误必须迅速识别和纠正的领域，基于规则的系统仍然很有价值。