一方面， 可视化与可视剖析在改进人工智能的根本数据质量和可阐明性方面发挥了巨大浸染 。
高质量演习数据是高性能人工智能运用的必要条件。
针对非常检测、数据标记等须要大量人工劳动的任务， 利用可视化与可视剖析技能提高其效率， 是当前的研究热点之一 。
更令人关注的是人工智能的可阐明性问题。
以深度神经网络为例， 它具有非线性非凸、多层构造、海量参数、弱语义特色等特点， 被认为是一个难以阐明的“黑盒子”。
在自动驾驶、智能医疗、金融投资等高风险决策领域， 可阐明性成为阻碍领域技能发展的瓶颈问题。
可视化可以帮助提升机器学习的透明度， 增强人对大规模繁芜机制的认知能力。
各领域在基于可视化的深度学习阐明方法方面进行了大量的研究事情， 例如患者未来状态预测、机器人演习策略 ， 以及自然措辞处理任务。

另一方面， 人工智能技能的进步为可视化与可视剖析的发展供应了强有力的工具。
针对繁芜数据、繁芜模式等须要呈现大量信息的可视化任务， 利用机器学习技能能够去除数据噪声、提取关键信息，从而减少视觉混乱、增强可视化效果 。
同时， 利用人工智能技能拟合数据特色和可视编码也为可视化布局带来了新的机遇。
数据特色和可视编码的结合催生了更具表现力的可视化设计 ; 利用人工智能技能的海量数据自动化布局避免了耗时的数据操作和数据打算 ; 人工智能技能还被运用于办理大规模数据可视化中的交互效率难题， 例如体数据渲染中智能视角选择、区块链智能合约交互式构建和大型网络的交互式可视探索。

目前， 可视化与人工智能的交叉研究已经表现出了巨大的潜力， 促进了可视化与人工智能领域的关键技能发展。
在如下方面， 可视化与人工智能的交叉研究有望取得较大打破。

（一）协同可视剖析中的数据隐私保护

数据分布在多个数据拥有方， 是大数据运用处景中的常态， 自然产生了多方参与的协同可视剖析任务。
然而， 由于数据版权或隐私保护问题， 这些数据拥有方每每无法直接共享数据。
协同可视剖析有两项关键寻衅。
首先， 如何在不交互数据的情形下天生联合数据可视化结果。
其次， 数据可视化结果如何保护数据隐私。
目前， 对付第一个问题的研究还较少。
安全多方打算、联邦学习等方法为办理数据孤岛问题供应了思路。
如何将这些方法运用于协同数据可视剖析， 是值得研究的方向。

（二）可阐明机器学习

首先， 目前的大部分研究聚焦于模型演习后的离线剖析。
但深度学习模型的演习本身是一个耗时的过程， 随着深度学习模型规模和演习数据量的进一步增长， 演习时长已增加到数天乃至数周。
及时创造演习过程中的偏差并进行诊断和决策具有主要的意义。
类似地， 在在线学习过程中， 演习过程随着流数据的到来持续进行， 离线剖析模式每每难以及时捕捉数据和模型的变革， 从而无法供应有效的辅导。
研究深度学习的在线可视剖析方法， 在演习过程中对模型进行监督和辅导， 具有主要的研究意义。

（三）智能特色提取

人工智能的进展改变了特色提取的流程， 减少了特色工程的事情量， 通过端到真个形式供应数据的压缩表达。
另一方面， 人工智能供应了多种嵌入方法， 将繁芜类型数据转换到易于理解的高维空间。
因此， 基于人工智能的特色提取为可视化与可视剖析供应了简洁的表达根本。
用于可视化与可视剖析的特色提取面临的寻衅在于: 自动提取的特色不一定具有明确的语义信息， 不利于理解与阐明。
如何根据剖析需求定制语义特色提取方法， 是当前须要办理的难题。

（四）可视化的自动天生

自动可视化从数据自动天生能够准确表达主要模式的可视化视图， 对缺少干系知识和技能的普通用户具有主要的浸染。
当前紧张有两类方法。
第1类是基于设计履历知识， 将可视化设计问题归约成最优化问题求解。
这一类方法效果较好， 具有较高的可理解性。
但最优化原则的提炼须要较多的设计履历和考试测验。
第2类方法是采取具有端到端性子的深度学习， 跳过了对设计原则的总结阶段。
当前， 在大图的布局、大规模数据体绘制等算法上， 深度学习模型取得了良好的效果。
但由于数据空间和可视化视图空间都非常弘大， 演习深度学习模型须要大量的高质量演习数据。
对付大多数可视化视图而言， 演习数据集的天生是一个须要占领的难题。

（五）智能交互

人机交互是可视剖析中不可或缺的一环， 目前的寻衅紧张包括两个方面。
首先是精确的选择。
如何在全体数据集中精确地选取包含感兴趣模式的子集， 是当前研究的热点问题， 例如在点云数据中选取感兴趣部分， 在时空数据中选取保护特定模式的韶光段。
其次是大规模数据的交互难题。
由于存储和打算方面的压力， 大规模数据的交互一贯是一个寻衅。
人工智能技能通过压缩表达、智能索引、查询预测等方法， 为办理交互难题供应了技能路子。
如何提出准确、普适的智能交互方法， 将是未来研究的重点。

（六）智能故事阐述

可视化的核心功能是信息的表达， 如何用可视化讲好一个故事， 是可视化研究的主要主题。
随着人工智能技能的发展， 利用可视化进行故事阐述的研究进一步变为智能故事阐述。
详细而言， 智能故事阐述紧张表示在以下方面: 首先， 是故事的自动拆解与自动化天生。
会有更多的研究致力于提炼故事阐述的元素、将组成故事的可视化表达进行拆解与总结， 进一步地支持故事的自动化天生。
其次， 在自动化的根本上， 智能故事阐述的第二个体现是多样性， 智能的意义在于可以学习不同的故事风格、阐述手腕、可视化表达， 进行组合与创造， 产生新的多种多样的可视化故事阐述。
末了是人机领悟， 用户可以用极小的交互代价， 利用机器智能布局出符合用户心中构思的故事的样子， 即在多样的故事中能够快速智能地布局出符合用户预期的可视化故事。

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