SeXAI：语义可解释人工智能框架

# SeXAI：语义可解释人工智能框架 ## 1. 引言 可解释人工智能（XAI）旨在用非技术术语解释人工智能解决方案的算法决策，使这些决策能够被人类信任和轻松理解。如果人工智能解决方案基于学习算法，由于其复杂性而被视为黑盒，XAI 可以使其更加透明和可解释，这对于规则引擎中的逻辑推理和机器学习（ML）方法都很重要。 推理过程的解释可能非常困难，特别是当系统基于一组复杂的逻辑公理时，例如使用 tableau 算法进行逻辑推理。用户通常难以理解形式语言和整个系统的行为，因此在一些应用中，如发电厂系统，向用户发出的警告信息必须清晰简洁，以避免灾难性后果。 机器学习方法基于数据的统计模型，利用数据的一些解释变量（即特征）来预测因变量（即类别或数值）。许多统计方法（如主成分分析）能够检测出机器学习任务中涉及的主要特征，这些特征可用于向用户解释特定决策的原因。然而，现代深度神经网络（DNN）虽然能够从原始数据中学习特征，但其学习到的特征语义不明确，也无法与人类共享，因此需要一个人类可理解的解释，说明人工智能系统如何以及为何做出决策。 目前，人工智能社区尚未就可解释性达成共识。这里我们遵循 Adadi 和 Berrada 的定义，区分可解释性和可理解性。前者涉及研究黑盒系统输入和输出之间的数学映射，后者涉及人类对系统逻辑和/或语义的理解。Doran 等人进一步细化了可解释性的概念，指出可解释（或可理解）的系统应该为其输出提供原因或理由，而不仅仅关注数学映射。此外，真正可解释的系统必须采用基于包含明确语义的知识库运行的推理引擎，以生成人类可理解的解释。 为了解决上述问题，我们提出了一种基于语义的 XAI（SeXAI）框架，用于为黑盒输出生成解释。与 Doran 等人不同，这些解释是一阶逻辑公式，其谓词是与黑盒输出类别相关的语义特征。逻辑公式可以轻松转换为自然语言，以便人类更好地理解。此外，语义特征与黑盒的神经元对齐，形成一个神经符号模型，这有助于在输出和特征之间进行推理，并改进知识库和黑盒输出。 ## 2. 相关工作 近年来，XAI 研究得到了广泛探索，但大多数贡献仅关注学习模型（即黑盒）的工作原理分析，这种观点是有限的。有观点认为，不使用领域知识就无法实现学习模型的有效可解释性，因为仅靠数据分析不足以实现一个成熟的可解释系统。最近的研究进一步指出，设计完全可解释的人工智能系统的关键是集成语义 Web 技术。 语义 Web 技术可以设计策略，以自然语言提供解释，例如通过文本规则式表示法。自然语言生成（NLG）策略也被设计用于从三元组生成自然语言文本，并将 SPARQL 查询转换为非专家可理解的自然语言形式。 本体中逻辑推理的解释通过两种正交方法实现：理由（justifications）和证明（proofs）。前者计算逻辑上蕴含一个公理的本体公理的最小子集，后者还计算所有推理步骤。 许多研究对本体逻辑推理的解释进行了探索，但大多更侧重于开发高效算法，而不是为普通用户提供有效的算法。所有计算得到的解释都是只有专家用户才能理解的逻辑公理集，我们的工作旨在为所有用户提供有效的解释表示，基于自然语言的解释。 ## 3. 框架介绍 ### 3.1 特征与语义特征 在机器学习和模式识别领域，特征是被观察对象或现象的特征或可测量属性。特征可以是数值或结构化的，在模式检测、分类或回归等任务中作为解释变量至关重要。例如，一道由意大利面、培根、鸡蛋、胡椒和陈年奶酪组成的菜肴会被识别为培根蛋酱意大利面。疾病根据症状被识别，房屋价格根据位置、面积和房龄等特征计算。 然而，随着深度神经网络（DNN）的兴起，系统可以从原始数据中学习特征，无需人工设计。但这些学习到的特征语义不明确，无法与人类共享。SeXAI 的目标是将 DNN 与形式语义联系起来，为普通用户提供对 DNN 输出的可理解解释。 我们引入了语义特征的概念，它可以通过一阶逻辑（FOL）语言的谓词来表达，代表对象或现象的共同和共享属性，用于识别对象或现象。例如，ContainsBacon(x) 或 ContainsEggs(x) 表示图片中菜肴的成分。语义特征原则上可以由更细粒度的语义特征进一步解释，但在某些领域，过于细致的特征可能会给用户带来信息过载，因此知识工程师和/或领域专家需要选择合适的语义特征粒度呈现给用户。 ### 3.2 理解公理 DNN 输出与其语义特征之间的联系通过理解公理来形式化。 **定义 1（理解公理）**： 给定一个 FOL 语言，其谓词符号集合为 \(P = \{O\}_1^n \cup \{A\}_1^m\)，理解公理是以下形式的公式： \[ \bigwedge_{i = 1}^{k} O_i(x) \leftrightarrow \bigwedge_{i = 1}^{l} A_i(x) \] 其中，\(\{O\}_1^n\) 是 DNN 的输出符号集合，\(\{A\}_1^m