8、揭开算法黑箱：AI 可解释性与鲁棒机器学习

揭开算法黑箱：AI 可解释性与鲁棒机器学习

1. AI 可解释性方法

随着组织越来越多地依靠人工智能来推动关键业务决策，理解这些系统如何以及为何做出预测变得至关重要，这就是所谓的 AI 可解释性。它不仅有助于建立对这些系统的信任，还在调试和改进 AI 模型方面发挥着关键作用。以下介绍几种常见的可解释性方法。

1.1 Anchors 解释

Anchors 是一种与模型无关的解释方法，可应用于任何类型的机器学习模型。它使用强化学习技术解释单个预测，以人类可解释的方式呈现决策过程，比特定于某些模型或架构的方法具有更广泛的解释性。其计算复杂度低，适合实时应用。

然而，Anchors 解释也存在一些局限性：
- 仅适用于线性模型，难以解释更复杂的模型。
- 依赖局部解释，只能提供模型特定预测的信息，无法提供模型整体工作方式的全局理解。
- 需要访问训练数据来生成解释，如果数据不可用或不能代表所有可能的输入，解释可能不准确或具有误导性。

1.2 部分依赖图（PDPs）

PDPs 通过展示在保持其他特征不变的情况下，某个特征变化时预测概率的变化，来显示目标与特征之间的关系。与仅衡量每个特征贡献的特征重要性不同，PDPs 可以揭示特征之间的相互作用及其对目标的影响。该技术可用于回归和分类问题，并且与任何机器学习算法兼容。

PDPs 可以表示为：
[PDP_j(x) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f(x_1^{(i)}, \ldots, x_{j - 1}^{(i)}, \tilde{x} j, x {j + 1}^{(i