27、可解释人工智能之路

可解释人工智能之路

1. 可解释性与可解释人工智能概述

在人工智能领域，可解释性和可解释人工智能是至关重要的概念。可解释性主要关注理解人工智能系统中底层模型如何做出预测，以及预测如何随输入或算法参数的修改而变化，同时识别模型何时出错。随着机器学习模型在金融、医疗、科技和法律等多个行业的广泛应用，决策的透明度和公平性变得尤为重要，因此可解释性的需求也日益增长。

机器学习模型主要分为白盒模型和黑盒模型：
- 白盒模型 ：本质上具有透明性，易于解释，但预测能力通常为中低水平。常见的白盒模型包括线性回归、逻辑回归、决策树和广义相加模型（GAMs）。
- 黑盒模型 ：本质上不透明，难以解释，但具有较高的预测能力。常见的黑盒模型有树集成和神经网络。

以下是对这两类模型特点的总结：
| 模型类型 | 可解释性 | 预测能力 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 白盒模型 | 高 | 中低 | 线性回归、逻辑回归、决策树、GAMs |
| 黑盒模型 | 低 | 高 | 树集成、神经网络 |

对于黑盒模型，有两种解释方法：
- 解释模型处理过程 ：理解模型如何处理输入并得出最终预测。这可以通过事后的模型无关方法实现，如部分依赖图（PDPs）和特征交互图来理解输入特征对模型预测的全局影响；也可以使用局部范围的方法，如局部可解释模型无关解释（LIME）、SHapley 加性解释（SHAP）和锚点，来解释模型如何得出单个预测。此外，还可以使用视觉归因方法，如显著性