可解释与道德的人工智能构建：理论、架构与实践

### 可解释与道德的人工智能构建：理论、架构与实践 在人工智能的发展进程中，可解释性和道德性已成为至关重要的议题。本文将深入探讨可解释与道德人工智能的相关理论、系统架构以及实际应用案例。 #### 逻辑编程特性 逻辑编程（LP）技术具有内在的可解释性。基于论证、辩护和反事实的形式化方法通常采用逻辑编程途径，这使系统能够与其他参与者对话，交流推理过程、解释选择或为共同目标进行协调。解释可以是展示推理见解的对话，也可以是基于反事实的因果推理剖析。反事实是假设推理的基础，对解释和机器伦理都不可或缺。此外，通过非单调推理和论证，可对LP语义进行直接扩展，实现其他逻辑形式的解释。 LP在知识表示方面也具有显著优势。逻辑框架能根据不同扩展捕捉各种细微差别，如非确定性、约束和聚合等。同时，可明确假设、例外和偏好，例如加权弱约束。针对物联网的扩展能让知识具有情境性，以适应具体环境。这种富有表现力、灵活性和情境性的框架有助于解决各种相互关联的问题和推理任务。 计算逻辑的优势之一是能够整合多种技术，如逻辑编程范式、数据库技术、知识表示、非单调推理、约束编程和数学编程等。这使得智能系统能够应对不同应用领域的多样性，并在合理的形式框架内定制符号智能。 #### 用户对可解释人工智能的需求 为了实现可解释性，符号智能引擎需要满足一系列用户需求： - **R1 - 回答“是什么”问题**：系统应提供查询回答和活动规划，以实现用户指定的目标。 - **R2 - 回答“为什么”问题**：系统需生成解释（以文本、图像、叙述、对话等形式）并进行诊断推理。 - **R3 - 回答“如果……会怎样”问题**：系统应进行反事实推理，并预测在特定条件和选择下会发生的情况。 - **R4 - 回答“哪一个”问题**：系统应能在确定可能的场景后，根据自身偏好（可能由用户定义或与上下文相关）选择要实施的场景。 - **R5 - 提供建议**：系统应利用假设推理，根据当前情况指出应采取的行动。 - **R6 - 支持两种类型的推理**：系统应支持反应式推理（与数据和当前情况相关）和审议式推理（与意识、知识、道德和规范原则相关）。 尽管只有R2与可解释性直接相关，但其他需求也有助于理解和解释系统模型。因此，所有这些需求对于实现可解释性、可解释性和可信度等道德特征都是必不可少的。 #### 实现可解释人工智能的逻辑方法和技术 逻辑编程是构建符号智能引擎架构的基础，能使智能系统满足R1需求。不同形式的推理，如非单调推理，可为“是什么”问题提供合适的答案，并满足R4对偏好推理的要求。然而，为了在不同的人工智能技术和应用中实现可解释性，并协调反应式和审议式推理，LP需要进行扩展。以下几种技术对于塑造可解释和道德的人工智能至关重要： - **论证**：论证是满足R2的关键。它使系统参与者能够交流和讨论，解释和证明判断与选择，并达成共识。尽管论证模型的研究已取得一定成果，但在实际应用中仍需进一步努力，包括解决与应急情况和情境推理的集成问题，以及设计可扩展、分布式、开放和动态的架构。 - **溯因推理**：溯因推理可满足R3。它能在特定条件下生成合理的场景，支持假设推理，包括对过去反事实场景的考虑。通过比较不同的替代方案，溯因推理有助于为未来提供线索，并支持对不同选择的合理性进行辩护。 - **概率逻辑编程（PLP）**：PLP能为符号推理引入不确定性。它使溯因推理能够考虑场景的不确定性，并处理论证中的各种不确定性。考虑概率的推理是系统满足R4和R5的关键因素，有助于制定合理的场景选择和建议。 - **归纳逻辑编程（ILP）**：ILP有助于弥合符号和亚符号模型之间的差距。它能从数据中学习，构建一阶子句理论，是满足R6的良好候选技术，并可作为符号技术与数值/统计机器学习和深度学习之间的桥梁。 这些技术应整合到一个统一的框架中，用于可解释人工智能系统和服务的工程设计。 #### 系统架构 系统架构的核心是符号推理器，它整合了上述逻辑方法。知识从多个来源收集，包括领域特定知识、本体和传感器原始数据，并由处于规范环境中的代理利用。同时，人类可以向系统输入欲望、偏好或目标，这些将转化为代理的目标、活动规划和执行器的低级命令。 系统架构基于以下前提：知识在分布式环境中具有局部性和情境性；符号能力可通过论证、归纳、演绎、溯因和概率推理扩展局部知识；分布式知识可模块化，根据需要组合使用。 以下是系统架构的主要组成部分： | 组成部分 | 描述 | | --- | --- | | 知识表示与共享 | 系统知识需考虑领域特定知识和大规模本体，可由代理根据经验进行修改。知识来源包括本体、手工规则和大数据学习的规则。面临的挑战包括从机器学习模型中自动提取知识、从上下文提取常识知识以及整合不同知识。知识共享是可解释人工智能的主要目标之一。 | | 机器学习 | 机器学习在数据处理、规则学习和规划中发挥重要作用。数据处理和规则学习涉及将原始输入数据转换为高级结构化信息，并让代理从经验中学习策略。规划方面，需将分布式问题解决、规划、强化学习和合作等技术与论证相结合，以实现代理与环境的自然交互。 | | 符号推理引擎 | 符号推理引擎是实现可解释人工智能需求的关键。它基于符号（微）智能架构，能在必要时提供局部和特定的智能支持。主要挑战是将各种逻辑技术整合到一个统一的框架中。 | | MAS和规范MAS：中间件 | 中间件应提供支持分布式对话的服务，包括协调系统参与者、提供可定制和反应式的人工制品、支持讨论和知识共享。构建共享对话空间是一个有前景的研究领域。 | | 人机交互 | 知识共享需要代理与人类之间的对话，这涉及自然语言处理、计算机视觉和语音识别等技术。面临的挑战包括使命令在分布式环境中可理解，以及增强对人类隐藏情感的理解。 | 以下是系统架构的mermaid流程图： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(知识收集):::process --> B(符号推理器):::process C(人类输入):::process --> B B --> D(多代理系统):::process D --> E(用户输出):::process D --> F(解释):::process G(领域特定知识):::process --> A H(本体):::process --> A I(传感器原始数据):::process --> A ``` 通过上述架构和技术，可以构建一个具有可解释性和道德性的人工智能系统，为用户提供更可靠和可理解的服务。 ### 可解释与道德的人工智能构建：理论、架构与实践 #### 初步研究：示例 为了更好地理解上述理论和架构，我们以交通管理领域中自动驾驶汽车的近未来场景为例进行探讨。在这个场景中，汽车能够相互通信，并与道路基础设施交互。城市和道路配备了传感器和虚拟交通标志，可动态为汽车提供信息和监管。 自动驾驶汽车需要具备以下能力： 1. 展现一定程度的智能，以做出自主决策。 2. 与周围环境进行对话。 3. 让人类参与其中。 4. 响应环境和社会的法律规定。 5. 在需要时提供解释，例如在事故发生时确定原因和责任。 以下是该场景中逻辑知识的一个示例： ```plaintext pr1:[] => perception(rain). b1: [] => belief(agent1, rain). b2: [] => -belief(agent2, rain). r1: perception(X) => fact(X). r2: -perception(X) => -fact(X). r3: belief(A, X) => fact(X). r4: -belief(A, X) => -fact(X). sup(r1,r3). sup(r1,r4). sup(r2,r3). sup(r2,r4). o1: [] => o(max_speed(100)). p1: -fact(rain) => p(overtaking). r5: fact(rain) => speed(60). r6:-fact(rain),o(max_speed(X))=>speed(X). ``` 这个示例展示了不同来源的知识，包括车辆传感器数据、车辆的信念、常识规则、电子机构知识和情境知识。 根据不同的情况，系统会产生不同的输出。以下是三个示例及其结果： | 示例 | 条件 | 结果 | | --- | --- | --- | | 示例1 | 不考虑感知优于信念的关系 | 信念和感知冲突，系统无法做出决策，车辆只能依据电子机构的义务，不确定是否允许超车。 | | 示例2 | 考虑感知优于信念的关系，传感器感知到下雨 | 系统得出正在下雨的结论，车辆将最大速度设置为60 km/h，不允许超车。 | | 示例3 | 否定下雨的感知 | 系统得出没有下雨的结论，车辆将速度设置为100 km/h，允许超车。 | 这些示例展示了如何通过逻辑编程和论证来实现可解释的决策。即使在简单的场景中，车辆之间的对话和论证也能帮助确定事实，并做出合理的决策。 以下是示例中系统决策过程的mermaid流程图： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(输入条件):::process --> B{是否考虑感知优先级}:::process B -->|是| C{传感器是否感知到下雨}:::process B -->|否| D(信念和感知冲突):::process C -->|是| E(设置速度为60 km/h，禁止超车):::process C -->|否| F(设置速度为100 km/h，允许超车):::process D --> G(依据电子机构义务，不确定超车许可):::process ``` 综上所述，可解释与道德的人工智能系统的构建需要综合考虑逻辑编程特性、用户需求、多种逻辑方法和技术，并设计合理的系统架构。通过实际示例可以看到，这些理论和技术在实际应用中具有可行性和有效性。未来，随着人工智能技术的不断发展，可解释与道德的人工智能将在更多领域得到应用，为社会带来更大的价值。