1、模型可解释性与可解释性AI的重要性

模型可解释性与可解释性AI的重要性

1. 背景与框架的建立

近年来，机器学习和深度学习在为不同行业创建人工智能（AI）解决方案方面取得了巨大进展，涵盖零售、银行、金融服务、保险、医疗保健、制造业和物联网等行业。AI是众多产品和解决方案的核心，随着各业务功能的快速数字化而不断涌现。这是因为智能机器如今具备学习、推理和适应能力。如果能通过机器的学习和推理层，将聪明人的丰富经验体现出来，就能极大地提升学习效果。凭借这些能力，如今的机器学习和深度学习模型在解决复杂业务问题上表现出色，推动了业务成果的实现。

在过去两年里，出现了大量的自动机器学习（AutoML）工具、框架以及低代码和无代码工具，这使得AI系统达到了新的复杂程度，实现了近乎零人工干预的解决方案设计、交付和部署。然而，由于决策完全由机器做出，而人类处于接收端，因此迫切需要了解机器是如何做出这些决策的。为AI系统提供支持的模型通常被称为黑盒模型，所以需要模型可解释性和可解释性AI（XAI）来解释AI模型的预测结果。

2. 人工智能的定义

人工智能是指设计一个计算机程序系统，该系统能自动代表人类就某些任务做出决策，而无需明确编程。它与机器学习、深度学习和专家系统的关系如下：

graph LR
    A[人工智能] --> B[机器学习]
    A --> C[深度学习]
    A --> D[专家系统]

人工智能系统通过计算机程序设计，能够针对问题陈述得出智能推论。在推导智能的过程中，可能会使用机器学习算法或深度学习算法。机器学习算法是简单的数学函数，通过输入和输