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研究论文

解释人工智能中的解释

出版:2019年1月29日出版历史

摘要

最近关于机器学习和人工智能中可解释性的工作侧重于构建简化模型,以近似用于决策的真实标准。这些模型是一个有用的教学工具,可以教受过训练的专业人员如何预测复杂系统将做出哪些决策,最重要的是系统可能如何崩溃。然而,在考虑任何此类模型时,重要的是要记住Box的格言:“所有模型都是错误的,但有些模型是有用的。”我们关注这些模型与哲学和社会学解释之间的区别。这些模型可以理解为“自己动手”的解释工具,允许从业者直接回答“假设问题”或在没有外部帮助的情况下生成对比性解释。尽管这是一种很有价值的能力,但给出这些模型作为解释似乎比必要的要困难得多,而且其他形式的解释可能不会有相同的权衡。我们对比了不同学派关于解释的观点,并建议机器学习可以从更广泛地看待问题中受益。

工具书类

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索引术语

  1. 解释人工智能中的解释

        建议

        评论

        弗拉基克·克里诺维奇

        每个人都同意人工智能(AI)应该是可解释的;甚至有一个缩写:xAI。但对于它的含义众说纷纭。本文概述了xAI的不同方法。理想情况下,人工智能系统应提供完全透明的建议,即来自一系列明确、一致的规则的建议。实际上,这几乎是不可能的。即使我们可以制定这样的规则,推导过程通常也太长,人类无法掌握。通常的替代方法是使用简化的易于理解的模型中的推导作为解释,就像简单的近似物理推理帮助我们理解求解复杂物理方程的结果一样。然而,在物理学中,我们通常了解近似模型的准确性及其适用性的局限性,而大多数xAI系统不提供此信息,因此,即使简化模型不适用,也倾向于应用简化模型。此外,这些系统还解释了为什么会得出某个结论a;然而,用户也对对比解释感兴趣:为什么是A而不是B一般来说,用户希望系统是交互式的。例如,他们应该能够问,我们能做些什么来将建议改为B规则背后的证据是什么。当建议和/或规则看起来不公平时,他们应该能够争论。鉴于这些用户需求,本文调查了当前设计对比和交互式xAI的尝试。

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          FAT*’19:公平、问责制和透明度会议记录
          2019年1月
          388页
          国际标准图书编号:9781450361255
          内政部:10.1145/3287560

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          • 出版:2019年1月29日

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