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进入21世纪以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）取得了长足打开，现已逐渐在天然语言处理、核算机视觉、语音辨认、自动驾驶等范畴落地。AI与人类严密的结合，使得智能化的人机协同成为大势所趋。人类在全方位运用AI的一起，更希望能了解、信赖、办理AI。因而，打开可解说、可扩展、安全牢靠的AI显得至关重要。
而人工智能技能的高速打开也面临诸多困难与应战。其间，怎么把AI技能的基本原理，其自动决议方案机制，潜在危险及防范办法，以通俗易懂的办法向人类阐明，成为打开可信赖，安全牢靠人工智能的首要使命。可解说性在咱们的日常日子傍边举目皆是，比方，一位医师在向一位患者解说确诊效果和医治办法时，要给患者一个好的病因和医治解说，让患者定心。而实践状况是，由于中心AI算法，尤其是深度学习算法，一般运转在类似于“黑盒”中的作业方式下，导致AI体系的运转效果，并不能以合乎情理的办法被人类所了解和认同。
作为当时人工智能的中心算法之一，深度学习的不行解说性体现在理论和运用两个层面。
在理论层面，有试验证明，给出若干样本图片，被用于练习一个深度神经网络结合逻辑回归的辨认模型；该模型可以将绝大部分的正确图片分类，但却会将雪地布景中的哈士奇误判为狼。由于该辨认器从练习数据中学到“可以将图片中的大面积白色布景（雪地）作为辨认狼的根据”。由于在输入数据和预期效果之间树立（概率）相关是一种虚伪联系，当面临与练习样本不一致的状况时，模型的体现就会大失水准。
在运用层面，经过数据驱动得到的AI体系存在一系列危险，并或许引发严峻的社会问题。首要，由于数据样本搜集的限制和成见，导致数据驱动的AI体系也是有成见的，这种成见甚至无异于人类社会中的成见。比方，芝加哥法院运用的违法危险点评算法COMPAS 被证明对黑人违法嫌疑人造成了体系性轻视，白人更多被过错地点评为具有低违法危险，而黑人被过错地点评为具有高违法危险，且黑人的概率比白人高出一倍。
其次，“黑盒”似的深度神经网络还常常犯一些非常初级的、人类不行能犯的过错，体现出安全性上的潜在危险。例如，一个深度神经网络本来可以正确辨认图片中有一辆校车，但在对少数图片像素做一些人眼不能发觉的改动之后，图片就被辨认为鸵鸟。
更有甚者，人们只需戴上一副特制的眼镜，在实践环境中就可以骗过运用深度神经网络的人脸辨认体系；考虑到人脸辨认体系在金融付出等场景中的广泛运用，这种潜在的金融和社会危险令人毛骨悚然。
最终，最重要的是从决议方案机制来看，当时对深度学习算法的剖析还处于不透明的探究阶段。尤其是具有亿万个参数的超大规模预练习神经网络，如BERT、GPT3等，其决议方案进程在学术上依然没有明晰的阐明。这种“黑盒”似的深度神经网络暂时无法取得人类的充沛了解与信赖，大规模运用此类预练习模型的潜在危险不容忽视。
在触及人身工业安全的严峻范畴中，如金融、医疗、自动驾驶等，模型的可解说性成了决议用户能否信赖模型的要害。针对不同解说受众，模型要取得不同人群的信赖，必需求考虑每个人的态度布景、教育程度等要素，供给不同内容与方式的解说。
关于AI 运用者，他们往往是没有相关专业布景的一般人群。他们更关怀AI 体系的效果怎么影响本身及客户的利益，当出现问题时，需求向他们解说体系做出决议方案的原因。
例如，某家医院引进一套AI医疗确诊体系。假如该体系给出判别标明患者的癌症检测为阳性，概率为90%，那么这个定论往往是不被承受的。患者会问：你是怎么做出这个判别的？根据什么特征和经历？关于医师等专业人士来说，或许会问：体系做出这种猜测，是否契合医院和医管单位的要求？有没有依照正规的医疗程序来做揣度？这种推论是否牢靠？有多大的危险？这个体系在多少个事例里边被测验过？是不是安稳、牢靠、全面、科学的？
再比方，在电商渠道中，体系设计者也需求向用户做出解说，协助人们了解“为什么”算法向他们引荐了某些特定的产品，以此来进步引荐体系的透明度、说服力、有效性、可信赖性和满意度。
关于AI 体系开发者，他们往往是具有专业AI 布景常识的体系开发人员及测验人员，需求精确和深化的专业解说，以便完成对AI 体系的开发调试及测验使命。例如：关于一个大模型来说，是哪一部分的数据对定论起了要害作用？体系的哪一部分被发动？假如产生过错，最大的或许性来自哪里？怎么修补？
除了技能层面，现行的法令法规相同要求AI体系的开发运用流程有必要在监管合规的条件下运转。比方，数据搜集及模型学习进程是否契合隐私维护及数据办理法令，必需求有精确无误的解说及认证。而对违背监管要求的智能体行为，也需求有清晰的事端剖析，为严厉的问责机制供给技能阐明，如表1所示。
一起，怎么将准则层面的规矩详细细化落实为可完成的技能方案，仍是可解说AI亟待研讨和处理的应战。
因而，打开可解说AI具有重要的理论含义与实践含义，一方面，可协助用户树立对AI体系的信赖，避免由于算法的黑盒特性做出有成见的定论，促进算法的公平性；另一方面，可以满意监管组织的合规要求，促进AI向公平性、鲁棒性、安全性打开。
在此布景下，由来自机器学习、核算机视觉、天然语言处理，以及在生物医疗、金融、引荐体系等运用范畴的12位闻名专家，联合创作了《可解说人工智能导论》一书，现已重磅上市！
本书全面介绍可解说AI的根底常识、理论办法和职业运用。全书分为三部分，共11 章。
第1章提示根据数据驱动的人工智能体系决议方案机制，提出一种根据人机交流交互场景的可解说人工智能范式。
第2～5 章介绍各种可解说人工智能技能办法，包含贝叶斯办法、根据因果启示的安稳学习和反现实推理、根据与或图模型的人机协作解说、对深度神经网络的解说。
第6～10 章别离介绍可解说人工智能在生物医疗、金融、核算机视觉、天然语言处理、引荐体系等范畴的运用事例，详细阐明可解说性在司法、城市办理、安防和制作等实践运用中发挥的积极作用。
第11 章对全书进行总结，并论说可解说人工智能研讨面临的应战和未来打开趋势。
加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，香港科技大学讲席教授，AAAI 2021 大会主席，我国人工智能学会（CAAI）荣誉副理事长，香港人工智能与机器人学会（HKSAIR）理事长以及智能投研技能联盟（ITL）主席。他是AAAI/ACM/CAAI/IEEE/IAPR/AAAS Fellow，也是IEEE Transactions on Big Data 和ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 开创主编，以及多个世界人工智能和数据发掘范畴杂志编委。曾获2019 年度“吴文俊人工智能科学技能奖”出色贡献奖，2017 年ACM SIGKDD 出色服务奖。杨强结业于北京大学，于1989 年在马里兰大学取得核算机博士学位，之后在加拿大滑铁卢大学和Simon Fraser 大学任教，他的研讨范畴包含人工智能、数据发掘和机器学习等。他曾任华为诺亚方舟试验室主任，第四范式公司联合开创人，香港科技大学核算机与工程系系主任以及世界人工智能联合会（IJCAI）理事会主席。领衔全球搬迁学习和联邦学习研讨及运用，最近的作品有《搬迁学习》《联邦学习》《联邦学习实战》《隐私核算》等。
微众银行人工智能首席科学家，研讨范畴包含机器学习和深度学习、核算机视觉和方式辨认、图画和视频处理等。他曾在诺基亚研讨中心和欧洲施乐研讨中心作业，是70多篇世界期刊和会议文章的作者。他长时刻参加NIPS/NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI 等尖端人工智能会议，并掌管举办了各个技能范畴的研讨会。他仍是在美国、欧洲和我国提交的百余项专利的创造人，以及IEEE 可解说人工智能规范拟定组主席。
清华大学核算机系教授、人智所所长、北京智源人工智能研讨院和瑞莱才智首席科学家，曾任卡内基梅隆大学兼职教授。首要从事机器学习研讨，在世界尖端会议期刊宣布论文百余篇；受邀担任IEEE TPAMI 的副主编（大陆初次）、AI 编委，担任ICML、NeurIPS 等范畴主席20 余次。获科学探究奖、CCF 天然科学一等奖等，MIT TR35我国前锋者以及IEEE“AIs 10 to Watch”，带领团队研制“珠算”深度概率编程库、“天授”强化学习库和RealSafe 对立攻防渠道，获多项世界比赛冠军和最佳论文奖。
华夏基金董事总经理，首席数据官兼首席技能官。我国科学技能大学少年班本科，美国伊利诺大学香槟分校核算机博士，美国华盛顿大学核算机系正教授、终身教授，大数据科学中心开创主任，研讨范畴为金融科技、金融数据发掘、智能出资参谋、机器学习、优化算法、人工智能和云核算等。具有15 年以上的前沿性研讨、办理大型研制团队、开发商业产品的丰厚经历。
上海交通大学约翰霍普克罗夫特核算机科学中心长聘教轨副教授，博士生导师，中选国家级海外高层次人才引进方案，获ACM China 新星奖。他于2014 年取得日本东京大学博士学位，于20142018 年在加州大学洛杉矶分校（UCLA）从事博士后研讨，首要研讨方向包含机器学习和核算机视觉。其研讨作业首要宣布在核算机视觉、人工智能、机器学习等不同范畴的尖端期刊和会议上，包含IEEE T-PAMI、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、AAAI、KDD、ICRA 等。近年来，他在神经网络可解说性方向取得了多项具有世界影响力的立异性效果。他承当了ICPR 2020 的范畴主席，CCF-A 类会议IJCAI 2020 和IJCAI 2021 的可解说性方向的Tutorial，并先后担任了AAAI 2019、CVPR 2019、ICML 2021 大会可解说性方向的分论坛主席。
1991 年结业于我国科学技能大学，1996 年获美国哈佛大学核算机博士学位，师从世界数学大师大卫曼福德教授，在世界尖端期刊和会议上宣布论文300 余篇，三次闻名核算机视觉范畴世界最高奖项马尔奖，两次担任世界核算机视觉与方式辨认大会主席。在1990 时代率先将概率核算建模与随机核算办法引进核算机视觉研讨，提出了一系列图画与视频的结构化解译的结构、数理模型和统核算法，打开了广义方式理论（General Pattern Theory），在视觉常识推理、场景了解等认知科学范畴做出了重要贡献。自2010 年以来，两次担任美国视觉、认知科学、AI 范畴跨学科协作项目MURI 担任人[Principal Investigator]。在科研方面具有很强的前瞻性，选题和办法别出心裁，长时刻致力于构建核算机视觉、认知科学，甚至人工智能科学的一致数理结构。
2002 年加盟美国洛杉矶加州大学（UCLA）任教，任核算系与核算机系教授，核算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。2020 年9 月回国筹建北京通用人工智能研讨院（Beijing Institute for General Artificial Intelligence），一起担任清华大学与北京大学讲席教授，并任北京大学人工智能研讨院院长、清华大学通用人工智能研讨院（筹）院长。2021 年4 月，北京大学与清华大学联手树立通用人工智能试验班，均由朱松纯领衔。
京东集团副总裁、京东探究研讨院院长，兼任清华大学出色拜访教授、我国科学技能大学大师讲席教授。参加京东前，在悉尼大学担任澳大利亚桂冠教授、Peter Nicol Russell 讲习教授、悉尼大学人工智能中心主任。首要从事可信人工智能范畴的研讨，在威望杂志和重要会议上宣布了200余篇论文；论文被引证近6 万次，h-index 为126，并屡次荣获尖端世界会议最佳论文奖、时刻查验奖。2015 年取得澳大利亚尤里卡奖和悉尼科技大学校长奖章，2018 年取得IEEE ICDM 研讨贡献奖，2020 年再度荣获澳大利亚尤里卡奖和悉尼大学校长研讨贡献奖，2021 年荣获IEEE 核算机协会Edward J McCluskey 技能成就奖。先后中选IEEE/AAAS/ACM Fellow、欧洲科学院外籍院士、新南威尔士皇家学院院士及澳大利亚科学院院士。
清华大学核算机系长聘副教授，博士生导师。研讨爱好聚集于大数据驱动的因果推理和安稳猜测、大规模网络表征学习等。在数据发掘及人工智能范畴尖端世界会议宣布论文100 余篇，先后五次取得尖端世界会议或期刊论文奖，并先后两次中选数据发掘范畴尖端世界会议KDD 最佳论文专刊。担任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD 等世界尖端期刊编委。曾取得国家天然科学二等奖、教育部天然科学一等奖、CCF-IEEE CS 青年科学家奖、ACM 出色科学家。
博士，致力于医学印象的研讨立异及其运用落地。Fellow of IEEE、AIMBE（美国医学与生物工程院）、NAI（美国国家学术创造院）。现任我国科学技能大学讲席教授、生物医学工程学院履行院长、印象智能与机器人研讨中心（筹）主任、中科院核算所客座研讨员、香港中文大学（深圳）客座教授，曾在西门子医疗研讨院任职首席印象AI 专家。他现已编撰了5 本学术专著，宣布了240 余篇学术期刊及会议论文，并具有140 余项授权专利。他屡次因其学术成就和立异贡献而获奖，包含创造奥斯卡奖、西门子年度创造家、马里兰大学ECE 出色校友、MICCAI 年青科学家奖提名文章等。他热心贡献于专业社区，是职业尖端协会MICCAI 财长兼理事、Medical Open Network for AI（MONAI）咨询参谋、尖端期刊Medical Image Analysis、IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、ical Imaging（TMI）等编委、尖端会议AAAI、CVPR、ICCV、MICCAI 和NeurIPS 等范畴主席、MICCAI2020 的程序联席主席、“视觉求索”大众号联席主编。
同济大学生命科学与技能学院生物信息系长聘教授，博士生导师。长时刻致力于打开人工智能和生物组学穿插交融的研讨范式，面向肿瘤精准用药、药物发现、肿瘤免疫医治及基因修改范畴开发新的核算办法学和核算渠道，推进人工智能和组学数据剖析的结合及临床运用。在Nature Communications、Science Advances、Genome Biology 等宣布学术论文，受邀在Cell Trends 系列杂志等宣布总述和评述论文。掌管国家863基金及国家天然科学基金，国家重点研制方案BT&IT 专项子课题，参加国家重点研制方案精准医学及慢病专项等。任ELSEVIER 出版社人工智能生命科学穿插范畴杂志Artificial Intelligence in the Life Sciences 编委。其研讨团队和世界制药企业、CRO 公司及互联网公司打开严密协作，推进了人工智能技能在生物医学范畴的运用。其在人工智能和生物组学穿插范畴的研讨作业先后中选2019 年、2020 年我国生物信息学研讨十大打开，曾获吴文俊人工智能天然科学技能奖三等奖、药明康德生命化学奖、华夏医学奖三等奖、我国创造协会创造立异奖二等奖等。先后中选上海市浦江人才、启明星人才、曙光人才，中选教育部“青年长江学者”。
复旦大学核算机科学技能学院教授、博士生导师。1998 年于复旦大学获核算机理学博士学位，研讨范畴为人工智能、天然语言处理、信息检索和社会媒体剖析。兼任我国中文信息学会理事、社会媒体专委会副主任，我国核算机学会天然语言处理专委会副主任、学术作业委员会委员、AACL履行委员。在高水平世界学术期刊和会议上宣布了百余篇论文，担任的多个科研项目得到国家天然科学基金、科技部、教育部、上海市科委的支撑。担任2015 年社会媒体处理大会程序委员会副主席，2016 年、2019年全国核算语言学会议程序委员会副主席，2017 年世界天然语言处理与中文核算会议程序委员会主席，2020 年世界天然语言处理与中文核算会议大会主席，2021 年EMNLP 天然语言处理实证办法世界会议程序委员会主席等学术职务。获2021 年上海市育才奖，并中选由清华我国工程院常识智能联合研讨中心和清华大学人工智能研讨院联合发布的“2020 年度人工智能全球女人”“2020 年度AI 2000 人工智能全球最具影响力提名学者”“福布斯我国2020 科技女人榜”。
罗格斯大学核算机系助理教授、博士生导师，互联网智能与经济试验室主任。在清华大学获核算机科学学士和博士学位，曾于马萨诸塞大学阿默斯特分校任博士后研讨员，并于新加坡国立大学、加州大学圣克鲁兹分校访学。研讨爱好包含机器学习、数据发掘、信息检索、引荐体系、互联网经济、人工智能的可解说性与公平性、人工智能道德等。研讨效果宣布于SIGIR、、ACL、NAACL、CIKM、WSDM、AAAI、IJCAI、TOIS 等范畴内的首要会议或期刊。担任期刊ACM Transactionson Information Systems、ACM Transactions on Recommender Systems、Frontiersin Big Data 副主编。曾取得我国人工智能学会优异博士学位论文奖、AIRS 最佳论文奖、RecSys 最佳论文提名、ACM TOIS 出色修改奖、罗格斯大学核算机系最佳教育奖、美国天然科学基金出色青年奖（NSF CAREER Award）。
范畴名家扛鼎之作。本书汇集了人工智能范畴的闻名学者，研讨效果卓著，本书正是诸位专家数年研讨效果的扛鼎之作。
体系全面自成一体。本书评论了可解说AI 的意图、界说、范畴、面临的应战及未来打开方向，特别是本书多视点论说了可解说AI 的缺少，并提出了根据人机交互交流的可解说AI 范式。
常识齐备按部就班。作为一本导论性质的介绍图书，本书内容深化浅出，从根底的人工智能的可解说性概念层面打开评论，先协助读者树立对可解说AI 的直观、形象的了解，再介绍可解说AI 的前沿办法，最终经过一系列丰厚的职业运用事例，稳固读者对书中所介绍的可解说AI 技能的了解，然后完成对可解说AI范畴按部就班的介绍。
理论实践价值兼备。本书体系地论说了可解说AI 的理论打开现状，并依照五种分类介绍了解说性办法，即可解说图模型、贝叶斯深度学习模型、根据常识图谱的可解说模型、根据可解说性的交流学习、对神经网络的解说。一起，本书从介绍了可解说性办法在医疗、金融、视觉、天然语言处理、引荐体系等方面的运用视点动身，清晰指出在各种场景下解说所要到达的详细方针。
运用事例详尽丰厚。本书从剖析对可解说AI 的实践需求动身，深化及时地介绍前沿办法。全书共有15个运用事例，别离包含：基因修改和医学印象处理，金融量化出资和信誉违约猜测，模型安全、视觉问答和常识发现，对话体系、智能问答、情感剖析和自动文摘，电子商务、交际网站、根据方位的服务和多媒体体系。不同职业的工业从业者，都可以从中了解可解说AI的落地办法。
内容有用掩盖面广。本书掩盖人群广泛，关于入门读者，本书对可解说AI 前沿技能及时概括整理，并深化浅出地介绍；关于资深的研讨者，本书也给出了进阶的研讨途径；关于职业运用者，本书提出了挑选不同处理方案的根据。一起，本书也照顾到重视人工智能运用及具有社会影响力的人士，包含方针拟定者、法令作业者和社会科学研讨人士。
配套资源丰厚完全。本书装备丰厚的学习材料，包含配套PPT、可解说AI 相关的开源资源、中英术语对照、索引和全书的参考文献，供读者进一步查阅学习。
本书全面介绍了可解说人工智能在理论上和运用上的打开现状、存在的问题，以及往后打开的方向，关于想了解人工智能和有意牺牲人工智能作业的研讨者、开发者、决议方案者和运用者来讲，都是一部很好的参考书。
杨强教授领衔编撰的这本可解说人工智能专著，体系性地总结了关于机器学习实质的深度了解和探究，提出了一种面向人机协作的交互式可解说人工智能范式。本书经过核算机视觉、天然语言处理、引荐体系等技能范畴，以及生物医疗和电商金融等运用范畴的实践事例，展现了可解说人工智能对提高大众信赖及满意监管需求的积极作用。我信任各行各业关怀人工智能打开的读者，包含高校核算机及人工智能专业的教师和同学等，都可以从这本专著中发现各种有利的论说和风趣的观念。
可解说人工智能是一个颇受重视的重要论题，但其内在和外延的许多方面还缺少一致。杨强教授领衔编撰的这本书对可解说人工智能进行了生动的讨论，尤其是给出了多个运用范畴事例。即便是缺少相关专业常识的读者，阅读后也能有所收成。
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