可解释人工智能及其研究-基础篇

AI 算法可解释

算法

发布日期: 2025-09-16

更新日期: 2025-09-16

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简单来说，可解释性是指一个人能够理解一个决定的原因的程度。

模型可解释性

也称可解释机器学习，是指对模型内部机制的解释以及对模型结果的解释。而更广泛定义认为：模型能用通俗易懂的语言进行表达，是一种被人类理解的能力，即能够将模型的预测过程转化为具备逻辑关系的规则的能力。
作为数据科学家，我们在运用模型过程中，不仅要防止模型偏见问题的发生，还要能解释模型是如何正确的产出结果的，进而正确的使用模型，越是重要严苛的应用场景，越需要说明模型是如何运作的，并且展示避免偏见和错误的证据。

可解释性人工智能分类(Explainable AI, XAI)

建模前可解释性，也称基于数据的可解释性：
- 目标是可解释的数据探索、基于统计分析的辅助决策。
- 特点是数据分析和可视化。
- 技术栈包括数据可视化技术、可解释的特征工程、聚类、降维和统计数据分析等，在sklearn开源机器学习库中，很多模型中有importance接口(Permutation feature importance)，通过查看模型特征的重要性，来体现模型的可解释性。
内在可解释模型，也称基于模型内在的可解释性（Intrinsic Interpretability）：
- 目标是使用和开发内在可解释的模型
- 特点使模型本身变得可解释，模型本身就可以告知为什么这么做，模型不只给答案，还要给出得到这个答案的原因。

内在可解释模型技术栈：

包括explanation generation、prototype netwrok, explanatory graph，使用可解释性的机器学习方法。优化模型增强可解释性（如优化后的深度神经网络）、基于图的可解释性（知识图谱等）等，其中：
explanation generation典型方法VQA explanation：在训练模型的同时也训练一个模型对应的语言解释器。这样既得到Answer，也得到了Explanation。详细方法可以看这个论文：Faithful Multimodal Explanation for Visual Question Answering
prototype netwrok典型方法：在模型设计的时候，按照仿生学的方法，让模型构造出的数据加工方式和人类自身思考方式类似，在产生结果结合工作方式，进而理解结果产生的原因。详细方法可以看这个论文：This Looks Like That: Deep Learning for Interpretable Image Recognition
广义加性可解释神经网络模型（GAMxNN模型，Explainable Neural Network based on Generalized Additive Model），该模型提供整体和局部可解释性，并用数据可视化的方式呈现。
基于具有结构化交互作用的广义加性可解释神经网络模型（GAMINET模型，An explainable neural network based on generalized additive models with structured interactions）:张军爱教授团队提出，在GAMxNN模型基础上结合特征交互项的研究，对GAMxNN模型做进一步改良和优化。其数学形式如下：
$$
g(E(y|x)) = \mu + \sum_{j \in S_{1}} h_{j}(x_{j}) + \sum_{(j, k) \in S_{2}} f_{jk}(x_{j}, x_{k})
$$
其中$\mu$表示截距项，$S_{1}$表示主效应集合， $S_{2}$表示交互效应集合，表示式右边第二项为单个特征拟合岭函数加和，右边第三项为交互特征拟合函数加和，这里假设每个主效应和成对交互效应的平均值为零。详情请看论文：GAMI-Net: An explainable neural network based on generalized additive models with structured interactions，模型源码请看：https://github.com/ZebinYang/gaminet 。
可解释增强机（EBM模型， Explainable Boosting Machine）：是可解释性高的广义加法模型（GAM）中的一种，其和GAMINET模型的重要差别在于，其抓取特征的函数关系，使用的boosting方法，而非神经网络。其数学形式如下：
$$
g(E[y]) =\beta_0 + \sum f_{j}(x_{j})
$$
其中$g$是使广义加法模型（GAM）适应不同设置（例如回归或分类）的链接函数
建模后可解释性，也称基于结果或者事后的可解释性（Post-hoc Interpretability）：
- 目标是通过假设检验，去估计、推断和验证模型决策的流程
- 特点是和模型无关和黑盒分析，通过观测模型的行为，去判断为什么产生这样的结果，进而建模其可解释性。
- 技术栈包括：Surrogate model、additive feature、attribution methods、Saliency map、局部依赖图、特征归因方法和代理模型等。其中，Surrogate model（代理模型）典型方法：在模型局部采用一种简单可解释的模型去近似原有的黑盒模型，当精度足够逼近的时候，在用代理模型来解释原黑盒模型。典型算法是VI（变量重要性，Variable Importance）、PDP（Partial Dependence Plot，部分依赖图）、ICE（Individual Conditional Expectation Plot，个体条件期望图）、ALE（累积局部效应图，Accumulated Local Effects plot）、LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)算法（github码源：https://github.com/marcotcr/lime）和[SHAP(Shapley Additive Explanations)](https://arxiv.org/abs/1705.07874)算法。

根据是否是局部还是全局，也可以分为：

局部可解释性(Local Interpretable)：当一个样本或者一组样本的输入值发生变化时，需要解释其预测结果发生的变化原因。
全局可解释性(Global Interpretable)：在基于完整数据集的整个模型从输入到输出的理解解释，可以从中得到普遍规律和统计判断，理解每个特征对模型的影响。

一般认为模型可解释性和模型准确性不可兼得：简单的模型容易解释，但拟合效果不好；复杂的模型效果好，但是却不容易解释。

当前模型可解释性方法的挑战和问题

算法成熟度：基于模型内在的可解释性和模型、场景绑定，通用性受限。基于结果或者事后的可解释性使用的算法本身是模型的近似，存在对采样的依赖，结果不一定稳定的问题。
算力成本：基于结果或者事后的可解释性的算法，其算法复杂度太高，算力成本现对较高。其中KernelSHAP算法就比较慢，特别是涉及多实例计算Shapley值的过程中。、
数据匮乏：基于模型内在的可解释性训练出解释器的过程，是有监督的训练过程，依赖样本和标准数据，而这类数据比较稀缺。

AI模型在应用场景的典型使用问题

无法挖掘因果关系或者是因果关系错判：黑盒模型内部结构复杂，使用黑盒模型做预测时，我们会根据一些模型的评价指标（如AUC）去评估模型的好坏，但即使AUC很高，我们也依然不清楚黑盒模型的判断依据是否正确。如果模型无法给出合理的因果关系，那么模型的结果也将很难使人信服。
模型安全问题：模型安全问题是指人工智能模型在训练、部署和使用过程中面临的各种安全风险，包括数据泄露、模型被滥用（如用于欺诈、虚假信息生成）、输出错误（如模型幻觉）、数据投毒、以及系统漏洞等。这些风险可能导致商业机密失窃、用户隐私受损、产生偏见歧视，甚至引发社会混乱。这些问题导致模型大范围应用在敏感领域应用举步维艰。
模型偏见问题：要是指模型在生成内容或做出决策时存在的某种偏好或倾向，这些偏好或倾向往往是由于训练数据的不平衡、不完整性或社会文化背景等因素导致的。这些问题的出现也导致模型在应用过程中，对模型结果的怀疑。

模型可解释性价值

根据Gartner2019企业年度调查报告《人工智能治理三基石：可信、透明和多样性》可知，人工智能系统存在三难点：选择训练数据集带来的机器学习困局（多样性问题）、决策精度差异（结果是否可解释并可信）和恰到好处的可接受结果。可解释就是回答“why”的问题

可解释性对模型应用的价值，从模型的生产周期来看，可以分为模型开发、模型运行和模型推广阶段：

在模型开发阶段，模型问题定位和使用安全。由于数据和应用场景的限制和变化，模型无法做到绝对精准，因而无法保证结果的绝对安全性，而对复杂模型结构和参数调优，犹如玄学炼丹。模型可解释性有助于在新场景和新数据样本进入时，判断模型的使用条件和依据，也有助于模型发生错误时，可以及时定位问题，采取针对性的优化措施。
在模型运行阶段：建立信任，坚定信心。模型可解释性最大价值在于建立信任，使用者通常不会简单地要求模型表现好，更在于能有理有据的给出推理依据，再给出模型结论，这样说服力更强，结论更容易接受，使人类相信模型的判断，提升模型可信度，实现业务的推广。
在模型推广阶段：探索因果关系。当前模型拟合绝大多数依据误差最小化标准，模型本身更加擅长挖掘相关关系，而非因果关系，模型可解释性可以通过解读相关关系，对其中的特征重要性评估，探索出相关关系下深层次的因果规律，避免因为数据分布不均导致的“辛普森悖论”问题，进而定位出真正的根因原因，确保模型学习到合理知识，同时给具体的业务带来指导。避免偏见和法律合规。模型的结果需要符合业务合规标准，而仅仅依靠训练样本数据得到的结果可能是存在偏见。另一方面，欧盟GDPR条例等法律法规要求，模型做出解释，让使用者知道模型的决策是如何影响他们的。模型可解释性可以辅助用户判断模型结果是否合规，是否符合预期，进而决定是否接受模型使用和模型结论，使得模型所学能反哺人类。

模型可解释性工具：lnterpretML

介绍：开源，模型可解释Python框架
作者：微软研究院
授权协议：MIT
来源论文：InterpretML: A Unified Framework for Machine Learning Interpretability
github仓库：https://github.com/interpretml/interpret
功能：提供机器学习可解释性算法，供研究者使用.InterpretML 能提供两种类型的可解释性：
- 白盒（glassbox），这是针对可解释性设计的机器学习模型（比如线性模型、决策规则、决策树、可解释增强机、广义加性模型）。
- 黑箱（blackbox）可解释技术，用于解释已有的系统（比如部分依赖图、LIME解释器、SHAP解释模型、莫里斯敏感性分析）。
优点：
- 模型可解释性：帮助数据科学家等业务相关者了解机器学习模型。
- 易用性：提供统一API接口和丰富可视化的可解释性技术。
- 灵活可定制：通过解释器和交互式视觉技术来理解模型。
- 综合能力：可探索模型属性，在操作数据时可以查看对模型的影响，进行假设检验分析。