5、人工智能可解释性的深度剖析

人工智能可解释性的深度剖析

1. 可解释性的核心问题

在当今的人工智能领域，可解释性成为了一个至关重要的议题。尽管人工神经网络（ANNs）在诸多行业展现出强大的自动化能力，如自动驾驶、人脸识别、手写识别等，但它们更像是一种人工直觉，而非真正的智能。其背后的数学模型虽然架构精妙，但却难以理解和解释，这就引出了所谓的“黑盒问题”。

在将学习模型应用于现实世界之前，解决这个“黑盒问题”是人工智能发展的关键。可解释人工智能（XAI）的出现，旨在为人工智能学习模型增添问责性、透明度、公平性和一致性。可解释性的目的在于弥合“获得解释的权利”和“被告知的权利”之间的差距。

1.1 可解释性的维度分类

可解释性方法可以从多个维度进行分类，如下表所示：
| 类型 | 描述 | 目标 |
| — | — | — |
| 设计 | 模型解释、预测解释、模型检查、白盒设计、黑盒模型（如NN、SVM、不可知黑盒、非线性模型、树集成） | 理解模型的工作原理和决策依据 |
| 数据 | 文本、图像、表格、波形、时间序列、其他（任意） | 适应不同类型的数据 |
| 解释器 | 归因、分解、示例、数学、扰动、规则、显著性、原型选择、对抗攻击、特征相关性 | 提供不同的解释方式 |
| 范围 | 全局、局部、实例级、异常示例 | 确定解释的范围和粒度 |

1.2 可解释性的潜在维度

可解释性的需求可以分布在三个潜在维度：数据驱动、任务驱动和模型驱动，具体如下：
- 数据驱动 ：数据中的不确定性（认知或偶然）以及训练数据的随机性会影响可解释