10、可解释神经网络：原理、方法与应用

可解释神经网络：原理、方法与应用

1. 可解释神经网络的重要性

在众多应用场景中，若用户能够理解、合理信任并有效管理人工智能（AI）结果，尤其是由深度神经网络（DNN）实现的机器学习（ML）结果，其价值将显著提升。这一需求催生了对可解释人工智能（XAI）的关注，特别是可解释神经网络（xNN）。

过去，AI/ML 系统产生有偏差或歧视性结果的情况引发了诸多争议，这凸显了对决策进行解释的必要性，以确保基于 AI 的决策无误。XAI 系统旨在提供必要信息来证明结果的合理性，尤其是在做出意外决策时，这有助于建立信任。此外，AI 需提供解释以符合相关立法要求，如《通用数据保护条例》（GDPR）中的“解释权”规定。

可解释性还能防止问题发生，通过更好地理解系统行为，能更清晰地发现未知漏洞和缺陷，并在关键情况下迅速识别和纠正错误，从而实现更有效的控制。同时，构建可解释模型便于持续改进，用户了解系统产生特定输出的原因后，就能知道如何让系统更智能，XAI 可成为人机交互持续迭代改进的基础。而且，可解释系统有助于学习新知识、收集信息和获取知识，未来 XAI 模型有望揭示生物学、化学和物理学中的新规律。

2. 可解释神经网络的应用领域

可解释神经网络在多个领域具有重要应用价值，以下是一些主要领域的介绍：
| 应用领域 | 挑战 | 应用现状 |
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| 交通 | 自动驾驶车辆需快速决策，误分类可能导致严重后果 | 已开始相关研究，但仍有很长的路要走 |
| 医疗 | 医疗诊断模型关乎人命，需确保决策合理 | 已开展初步工作，以实现临床 AI 系统的可解释性 |
| 法