Explainable AI (XAI) 帮助机器学习模型理解外部世界，并找出影响预测结果的最重要因素

已于 2023-10-02 23:24:59 修改
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于 2023-09-20 09:55:19 首次发布
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Explainable AI (XAI)致力于使机器学习模型更具可解释性，帮助理解其预测过程。文章介绍了XAI的基本概念，包括可解释性、可视化、文本和功能特化解释方法，如LIME、SHAP和Anchor定理。通过代码实例展示了如何使用SHAP和Anchor定理进行模型解释。未来，XAI将继续发展，应对计算效率、理论支撑和解释性与鲁棒性的平衡等挑战。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Explainable Artificial Intelligence （XAI）是一种通过可解释的方式来帮助机器学习系统理解自身运作方式，进而更好地被人类所理解的领域。其发展历史可以追溯到1987年IBM Watson团队发表的一篇文章《The Vision of AI: A Cognitive View of the Future》中提出的概念。这之后，由于学术界和工业界的共同努力，人们开始关注、研究并尝试基于规则的机器学习方法并不能完全解决复杂的问题。因此，出现了基于统计学习和深度学习技术的模式识别模型来帮助人们解决这一难题。但是，这些模型并不像人的思维一样易于理解和掌握，尤其是在面对深度神经网络时，人类的直觉和经验往往无法准确捕获模型的内部工作机制。所以，如何让机器学习模型也具有可解释性，并且能够对实际应用中的决策过程进行解释，一直是计算机科学研究的一个热点问题。近些年，随着计算机视觉、自然语言处理等领域的蓬勃发展，人们逐渐意识到，可以通过可视化或文字形式将模型中的关键步骤或决策逻辑进行直观呈现，从而更好地理解其工作原理。因此，Explainable AI（XAI）的研究就是为了在人工智能系统中引入可解释性机制，从而使得模型的行为更容易被人类所理解。
XAI可以帮助机器学习模型理解外部世界，并找出影响预测结果的最重要因素；还可

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例如，通过热力图、线条图和散点图等可视化方法，可以显示模型对输入的响应和特征的重要性。总的来说，可解释性AI（XAI）在各个领域的应用潜力广阔，未来有望推动人工智能的可解释性和可靠性，促进其更广泛的应用和受到更多人的信任和接受。金融风险评估和投资决策：XAI可以帮助投资者、银行和金融机构解释机器学习模型在风险评估和投资决策方面的决策过程，提高决策的可解释性和可靠性。医疗诊断和决策支持：XAI可以帮助医生和医疗专业人员理解和解释医疗影像数据、病例数据和疾病预测模型的决策过程，提供更准确的诊断和治疗建议。
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Explainable AI 可解释的人工智能----李宏毅教授机器学习课程笔记四
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上篇提到深度学习中对隐层的分析，隐层分析需要进行大量神经元节点的分析，且只能分析到的神经元是否有意义，却无法进行优化改造。这篇我们分享一种新的思路，关注双模型的不一致性解释。 想象这样的场景，当医生看过影像后跟患者说因为balabala，诊断为癌症时，其实医生说的话患者基本也听不懂，但患者不会因此认为医生诊断是错的。同理一个模型所给的结果，人们没办法理解它，但不代表模型是错的。诚然，我们给可解释是为了避免模型的“错误决策”，但似乎也没必要完全地让复杂模型向着人们所能理解的方向靠拢，就好像非要让拉低医生跟患
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通过提高AI决策的可解释性，可以更好地理解AI如何做出决策，从而增强人类对AI的信任和接受程度。它旨在帮助人类用户理解和信任机器学习算法所做出的决策，通过提供关于AI模型、其影响以及潜在偏见的信息，使得AI的决策过程对人类用户来说更加清晰和可理解。在实际应用中，可解释AI意味着为用户提供关于AI决策过程的详细信息，使用户能够更好地理解和评估AI系统的行为。总之，可解释AI是实现AI模型透明化的有效技术，通过提高AI决策的可解释性，有助于增强人类对AI的信任和接受程度，推动人工智能技术的广泛应用和发展。
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它指的是一种人工智能系统，能够解释其决策和推理的原因和逻辑，以便用户能够理解、验证和信任这些结果。这些案例说明了可解释性AI在不同领域的应用和实践，通过提供解释和可视化，帮助用户理解模型的决策依据，提高人机交互和用户信任。通过可解释性AI，我们可以追踪和检测这些潜在的偏见，并采取措施来修正和消除它们，从而提供更公正和可信赖的决策。例如，通过解释收入、信用记录、负债等因素对于决策的影响，帮助用户理解模型的判断依据，并促进公平和合规的决策。如何提取和呈现相关信息，使其易于理解和解释，是一个具有挑战性的问题。
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I. Interpretable v.s. Powerful 从某种程度来讲，可解释性与模型性能是不可兼得的。比方说，线性模型是可解释的(直接看特征的权重)，但是性能有限；深度模型不可解释，但是性能很强。 从目前的现状看，大部分人还是会选择性能更强的模型，而去牺牲一些可解释性。实际上的话，大脑的工作原理我们也不清楚，但我们在许多情况下依然是可以去信任人类的决策。 II. Local Explanation 通过标记出图像中模型认为"重要的"部分，从而侧面反映出模型的决策依据： 例如，如果模型认为图像中的耳
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