2、可解释深度学习：概念、方法与新进展

可解释深度学习：概念、方法与新进展

1. 深度学习与可解释性需求

在过去十年中，深度学习彻底改变了人工智能领域的研究，并且正在逐步改变我们的生活。如今，智能服务、智能设备和先进的分析工具越来越普及，应用也越来越广泛。例如谷歌翻译和亚马逊的Alexa，就是当今以深度学习为核心的人工智能强大能力的典型体现。

人工智能革命最初始于计算机视觉和自然语言处理领域，现在也在改变着许多其他应用领域，包括医学、信号处理和通信等。随着越来越多具备学习能力的方法超越了依赖手工特征的传统算法，这一趋势还将进一步加强。例如在图像压缩、物理层通信或基于心电图的心律失常分类等方面都有体现。

然而，由于常用的深度神经网络具有高度的复杂性，其可解释性问题变得至关重要。近年来，可解释人工智能（XAI）领域的兴起，反映了人们对于理解这些强大学习机器推理过程的需求日益增长。使机器学习模型具有可解释性的原因是多方面的：
- 增强信任和验证能力 ：让用户更加信任模型的决策，同时便于对模型进行验证。
- 产生更深入的科学见解 ：帮助科学家发现新的科学假设，深入了解自然过程。
- 满足法律要求 ：在某些领域，法律可能要求模型的决策过程是可解释的。
- 调试模型和识别“聪明汉斯”预测器 ：避免模型基于虚假相关性进行预测，例如在PASCAL VOC竞赛中，获胜的AI模型错误地依赖了虚假相关性进行分类。

尽管有这些解释方法，但从业者仍然常常避免使用黑盒模型，而更喜欢使用（广义）线性模型、基于规则的系统、决策树或随机森林等机