可解释人工智能与人机交互：技术发展与应用探索

### 可解释人工智能与人机交互：技术发展与应用探索 #### 可解释人工智能（XAI）应用 在人工智能发展历程中，机器学习专业人员一直是推动模型解释发展的关键力量。他们为评估模型性能，会采取一系列措施。最初，为判断模型预测的准确性，会使用列线图来呈现相关数据。如今，列线图已在众多领域得到广泛应用，同时，研究人员还通过多种可视化方式展示输入与输出数据间的关联。 预测解释旨在理解模型的预测结果，例如强调各元素在预测中的贡献。过去几十年，针对这一问题出现了特定于模型和与模型无关的两类解决方案。与模型无关的解释技术依赖于特定框架，常用于分类和自然语言处理任务。对于复杂模型，还开发了全局和局部近似策略，其核心是构建简化模型来逼近原模型的输出。 - **局部近似方法**：局部近似能提供更高的精度，如LIME方法（局部可解释模型无关解释），它通过在预测附近拟合简单模型来解释分类器的预测结果。在图像识别中，解释模型空间是像素向量。Peltola在此基础上发展出“KL - LIME”，结合了LIME与预测变量选择方法。 - **可解释模型**：这类模型自身具备可解释性，而非用于解释黑盒模型，例如决策树和基于规则的模型。在分类任务中，可解释模型得到了广泛研究，同时，融合规则列表和概率分布的贝叶斯技术也受到关注。 #### 深度学习解释方法 为更好地解释深度学习模型的结果，Samek等人提出了局部回归规划（LRP）和敏感性分析两种广泛应用的方法。这些方法可用于图像、文本分类以及人类行为识别。 - **敏感性分析**：该方法通过计算输入（参数）的梯度，找出对最终结果影响最大的输入特征。例如，在图像分类中，可确定对系统输出影响显著的像素。 - **层相关传播（LRP）**：LRP通过特定的重新分配标准将预测分解为相关得分，从而解释决策过程。与多数方法不同，它不依赖梯度评估。GradCAM生成的显著性图能展示图像中每个像素的相对重要性。 此外，因果语义对于解释深度神经网络（DNN）的预测结果具有重要意义，因为解释应基于因果模型。目前，可解释模型多为单模态，提供视觉或文本解释，但已有研究者开始尝试提供多模态解释。例如，Park等人在视觉问答和活动识别中首次提供了文本和图像解释的方法——指向和推理解释（PJE）。 以下是一个简单的总结表格： | 解释方法 | 特点 | 应用场景 | | ---- | ---- | ---- | | LIME | 局部近似，拟合简单模型 | 图像识别等 | | LRP | 不依赖梯度评估，分解预测得分 | 图像、文本分类，人类行为识别 | | 敏感性分析 | 计算输入梯度，确定重要特征 | 图像分类等 | #### 基于区块链的可信人工智能框架 尽管可解释人工智能前景广阔，但讨论复杂模型可能会带来困境。当提供解释时，往往会促使开发更简单的模型。深度学习先驱Geoffry Hinton曾警告解释人工智能的工作原理