可解释人工智能XAI进展，看这份100页PPT为你讲解

2019 年 10 月 27 日 专知

【导读】可解释人工智能是当前关注的焦点。加拿大CortAIx 首席人工智能科学家Freddy Lecue做了关于《可解释人工智能进展》的报告，共100页ppt，特别对可解释人工智能以及知识图谱在可解释机器学习中的作用进行了重点讲述，是非常好的学习资料。

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Freddy Lecue

Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利尔泰勒斯人工智能技术研究中心的首席人工智能科学家。他也是法国索菲亚安提波利斯温姆斯的INRIA研究所的研究员。在加入泰雷兹新成立的人工智能研发实验室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲爱尔兰实验室担任人工智能研发主管。在加入埃森哲之前，他曾担任研究科学家，2011年至2016年在IBM research担任大规模推理系统首席研究员，2008年至2011年在曼彻斯特大学(University of Manchester)担任研究员，2005年至2008年在Orange Labs担任研究工程师。

可解释人工智能进展

报告摘要

尽管围绕基于机器学习的人工智能系统出现了大量创新，但各大行业仍对其大规模影响感到困惑。这在关键系统的上下文中尤其有效，因为大规模采用需要健壮性、信任，特别是解释。纯基于机器学习的方法已经出现，但未能解决可解释性的核心原则，即如何用人类可理解的方式来解释一个决定。可解释AI（XAI，eXplainable AI）旨在通过将符号人工智能与传统机器学习的最佳结合来应对这些挑战。多年来，人工智能的各个不同社区都在研究这一主题，它们有着不同的定义、评估指标、动机和结果。本教程简要介绍了可解释AI到目前为止的工作，并调研了人工智能社区在机器学习和符号人工智能相关方法方面所完成的工作。

可信赖人工智能包含要素

可解释人工智能涵义

可解释机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、GLMs、GAMs、KNNs等

深度神经网络模型

计算机视觉可解释实例

机器学习中的的知识图谱嵌入

知识图谱决策树

知识图谱用于神经网络

结论

可解释的人工智能是工业上采用人工智能的强烈要求
有很多方法可以解释机器学习，但没有附加语义
需要在联合学习和推理系统方面做更多的工作
(总的来说):很多有趣的/互补的方法

-END-

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可解释人工智能

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一个可以解释的AI（Explainable AI, 简称XAI）或透明的AI（Transparent AI），其行为可以被人类容易理解。它与机器学习中“ 黑匣子 ” 的概念形成鲜明对比，这意味着复杂算法运作的“可解释性”，即使他们的设计者也无法解释人工智能为什么会做出具体决定。 XAI可用于实现社会解释的权利。有些人声称透明度很少是免费提供的，并且在人工智能的“智能”和透明度之间经常存在权衡; 随着AI系统内部复杂性的增加，这些权衡预计会变得更大。解释AI决策的技术挑战有时被称为可解释性问题。另一个考虑因素是信息（信息过载），因此，完全透明可能并不总是可行或甚至不需要。提供的信息量应根据利益相关者与智能系统的交互情况而有所不同。 https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence

WWW2020 · 可解释人工智能 ·

2020 年 4 月 23 日

【WWW2020】可解释人工智能(XAI): 工业界挑战与经验教训，180页ppt

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【导读】国际万维网大会（The Web Conference，简称WWW会议）是由国际万维网会议委员会发起主办的国际顶级学术会议，创办于1994年，每年举办一届，是CCF-A类会议。WWW 2020将于2020年4月20日至4月24日在中国台湾台北举行。本届会议共收到了1129篇长文投稿，录用217篇长文，录用率为19.2%。这周会议已经召开。来自美国Linkedin、AWS等几位学者共同给了关于在工业界中可解释人工智能的报告，讲述了XAI概念、方法以及面临的挑战和经验教训。

人工智能在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。此外，随着基于人工智能的解决方案在招聘、贷款、刑事司法、医疗和教育等领域的普及，人工智能对个人和职业的影响将是深远的。人工智能模型在这些领域所起的主导作用已经导致人们越来越关注这些模型中的潜在偏见，以及对模型透明性和可解释性的需求。此外，模型可解释性是在需要可靠性和安全性的高风险领域(如医疗和自动化交通)以及具有重大经济意义的关键工业应用(如预测维护、自然资源勘探和气候变化建模)中建立信任和采用人工智能系统的先决条件。

因此，人工智能的研究人员和实践者将他们的注意力集中在可解释的人工智能上，以帮助他们更好地信任和理解大规模的模型。研究界面临的挑战包括 (i) 定义模型可解释性，(ii) 为理解模型行为制定可解释性任务，并为这些任务开发解决方案，最后 (iii)设计评估模型在可解释性任务中的性能的措施。

在本教程中，我们将概述AI中的模型解译性和可解释性、关键规则/法律以及作为AI/ML系统的一部分提供可解释性的技术/工具。然后，我们将关注可解释性技术在工业中的应用，在此我们提出了有效使用可解释性技术的实践挑战/指导方针，以及在几个网络规模的机器学习和数据挖掘应用中部署可解释模型的经验教训。我们将介绍不同公司的案例研究，涉及的应用领域包括搜索和推荐系统、销售、贷款和欺诈检测。最后，根据我们在工业界的经验，我们将确定数据挖掘/机器学习社区的开放问题和研究方向。

https://sites.google.com/view/www20-explainable-ai-tutorial

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可解释人工智能 · AAAI2020 ·

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【导读】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 于美国纽约举办。AAAI2020关于可解释人工智能的Tutorial引起了人们极大的关注，这场Tutorial详细阐述了解释黑盒机器学习模型的术语概念以及相关方法，涵盖基础、工业应用、实际挑战和经验教训，是构建可解释模型的重要指南.

可解释AI：基础、工业应用、实际挑战和经验教训

地址： https://xaitutorial2020.github.io/

Tutorial 目标 本教程的目的是为以下问题提供答案:

什么是可解释的AI (XAI)
- 什么是可解释的AI(简称XAI) ?，人工智能社区(机器学习、逻辑学、约束编程、诊断)的各种流有什么解释?解释的度量标准是什么?
我们为什么要关心?
- 为什么可解释的AI很重要?甚至在某些应用中至关重要?阐述人工智能系统的动机是什么?
哪里是关键?
- 在大规模部署人工智能系统时，真正需要解释的实际应用是什么?
它是如何工作的?
- 在计算机视觉和自然语言处理中，最先进的解释技术是什么?对于哪种数据格式、用例、应用程序、行业，什么有效，什么没有效?
我们学到了什么?
- 部署现有XAI系统的经验教训和局限性是什么?在向人类解释的过程中?
下一个是什么?
- 未来的发展方向是什么?

概述

人工智能的未来在于让人们能够与机器合作解决复杂的问题。与任何有效的协作一样，这需要良好的沟通、信任、清晰和理解。XAI(可解释的人工智能)旨在通过结合象征性人工智能和传统机器学习来解决这些挑战。多年来，所有不同的AI社区都在研究这个主题，它们有不同的定义、评估指标、动机和结果。

本教程简要介绍了XAI迄今为止的工作，并调查了AI社区在机器学习和符号化AI相关方法方面所取得的成果。我们将激发XAI在现实世界和大规模应用中的需求，同时展示最先进的技术和最佳实践。在本教程的第一部分，我们将介绍AI中解释的不同方面。然后，我们将本教程的重点放在两个特定的方法上: (i) XAI使用机器学习和 (ii) XAI使用基于图的知识表示和机器学习的组合。对于这两种方法，我们将详细介绍其方法、目前的技术状态以及下一步的限制和研究挑战。本教程的最后一部分概述了XAI的实际应用。

Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利尔泰勒斯人工智能技术研究中心的首席人工智能科学家。他也是法国索菲亚安提波利斯温姆斯的INRIA研究所的研究员。在加入泰雷兹新成立的人工智能研发实验室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲爱尔兰实验室担任人工智能研发主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科学家，2011年至2016年在IBM research担任大规模推理系统的首席研究员，2008年至2011年在曼彻斯特大学(University of Manchester)担任研究员，2005年至2008年在Orange Labs担任研究工程师。

目录与内容

第一部分: 介绍和动机

人工智能解释的入门介绍。这将包括从理论和应用的角度描述和激发对可解释的人工智能技术的需求。在这一部分中，我们还总结了先决条件，并介绍了本教程其余部分所采用的不同角度。

第二部分: 人工智能的解释(不仅仅是机器学习!)

人工智能各个领域(优化、知识表示和推理、机器学习、搜索和约束优化、规划、自然语言处理、机器人和视觉)的解释概述，使每个人对解释的各种定义保持一致。还将讨论可解释性的评估。本教程将涵盖大多数定义，但只深入以下领域: (i) 可解释的机器学习，(ii) 可解释的AI与知识图和机器学习。

第三部分: 可解释的机器学习(从机器学习的角度)

在本节中，我们将处理可解释的机器学习管道的广泛问题。我们描述了机器学习社区中解释的概念，接着我们描述了一些流行的技术，主要是事后解释能力、设计解释能力、基于实例的解释、基于原型的解释和解释的评估。本节的核心是分析不同类别的黑盒问题，从黑盒模型解释到黑盒结果解释。

第四部分: 可解释的机器学习(从知识图谱的角度)

在本教程的这一节中，我们将讨论将基于图形的知识库与机器学习方法相结合的解释力。

第五部分: XAI工具的应用、经验教训和研究挑战

我们将回顾一些XAI开源和商业工具在实际应用中的例子。我们关注一些用例:i)解释自动列车的障碍检测;ii)具有内置解释功能的可解释航班延误预测系统;(三)基于知识图谱的语义推理，对企业项目的风险层进行预测和解释的大范围合同管理系统;iv)识别、解释和预测500多个城市大型组织员工异常费用报销的费用系统;v)搜索推荐系统说明;vi)解释销售预测;(七)贷款决策说明;viii)解释欺诈检测。

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XAI · 可解释性 · 可解释人工智能 · Responsible AI · 机器学习 ·

2019 年 12 月 27 日

集大成者！可解释人工智能(XAI)研究最新进展万字综述论文: 概念体系机遇和挑战—构建负责任的人工智能

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【导读】可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence）旨在于具备可为人类所理解的功能或运作机制，拥有透明度，是当前AI研究的热点，是构建和谐人机协作世界必要的条件，是构建负责任人工智能的基础。最近

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2019 年 11 月 11 日

知识图谱在可解释人工智能中的作用，附81页ppt

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报告主题： Explanation In AI： From Machine Learning To Knowledge Representation And Reasoning And Beyond

嘉宾介绍： Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利尔泰勒斯人工智能技术研究中心的首席人工智能科学家。他也是法国索菲亚安提波利斯温姆斯的INRIA研究所的研究员。在加入泰雷兹新成立的人工智能研发实验室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲爱尔兰实验室担任人工智能研发主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科学家，2011年至2016年在IBM research担任大规模推理系统的首席研究员，2008年至2011年在曼彻斯特大学(University of Manchester)担任研究员，2005年至2008年在Orange Labs担任研究工程师。

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Alberta-FreddyLecue-Thales-XAI-ExplanationInAI-FromMachineLearningToKnowledgeRepresentationAndReasoningAndBeyond.pdf