可解释人工智能导论 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

本书全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。 部分为

章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2～5 章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6～10 章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言处理、 系统等领域的应用案例，详细说明可解释性在司法、城市管理、安防和制造等实际应用中发挥的积极作用。 1 章对全书进行总结，并论述可解释人工智能研究面临的挑战和未来发展趋势。此外，本书的附录给出可解释人工智能相关的开源资源、中英文术语对照及索引，方便读者进一步查阅。本书既适合高等院校计算机和信息处理相关专业的高年级本科生和研究生，以及人工智能领域的研究员和学者阅读；也适合关注人工智能应用及其社会影响力的政策制定者、法律工作者、社会科学研究人士等阅读。

目录

序

前言

作者介绍

第1章可解释人工智能概述

1.1为什么人工智能需要可解释性

1.2可解释人工智能

1.2.1目的、定义及范式

1.2.2层次、分类及应用场景

1.2.3解释的范畴

1.2.4解释的评价与度量

1.3可解释AI的历史及发展现状

1.3.1可解释AI历史回顾

1.3.2可解释AI发展现状

1.4本书结构及阅读建议

第2章贝叶斯方法

2.1贝叶斯网络

2.1.1贝叶斯网络的表示

2.1.2贝叶斯网络的推断

2.1.3贝叶斯网络的学习

2.1.4贝叶斯规划学习

2.2贝叶斯深度学习

2.2.1深度生成模型

2.2.2贝叶斯神经网络

2.3从贝叶斯网络到可解释的因果模型

2.4延伸阅读

2.5小结

第3章基于因果启发的稳定学习和反事实推理

3.1将因果引入机器学习的增益

3.1.1制约人工智能技术的可解释性和稳定性问题

3.1.2关联性和因果性

3.2挖掘数据中的因果关联

3.2.1因果推理框架和因果效应定义

3.2.2潜在结果框架下的因果效应评估

3.3稳定学习

3.3.1二值特征下的稳定学习

3.3.2连续特征下的稳定学习

3.3.3从统计学习角度的解释

3.3.4区分性变量去关联的稳定学习

3.3.5与深度神经网络相结合的稳定学习

3.4反事实推理

3.4.1二值类型干预的反事实推理

3.4.2多维类型干预下的反事实推理

3.4.3存在未观测混淆变量的反事实推理

3.5小结

第4章基于与或图模型的人机协作解释

4.1与或图模型

4.2基于与或图的多路径认知过程

4.3人机协作对齐人类认知结构和与或图模型

4.3.1通过交互式问答构建与人类认知系统对齐的与或图模型

4.3.2评价模型的可解读性：“气泡游戏”实验

4.3.3模型通过主动建模用户认知提升可解读性

4.4小结

第5章对深度神经网络的解释

5.1神经网络特征可视化

5.1.1 激活响应可视化

5.1.2网络解剖与特征语义分析

5.1.3基于反向传播的输入重建可视化

5.1.4CAMGrad-CAM

5.2输入单元重要性归因

5.2.1SHAP算法

5.2.2导向反向传播算法

5.2.3逐层相关性传播算法

5.2.4积分梯度算法

5.2.5LIME

5.3博弈交互解释性理论

5.3.1理论基础：沙普利值

5.3.2博弈交互的定义

5.3.3博弈交互的性质

5.3.4博弈交互与语义表达

5.3.5解释随机失活操作

5.3.6解释批规范化操作

5.3.7解释对抗迁移性和对抗鲁棒性

5.4对神经网络特征质量解构、解释和可视化

5.4.1解释表征一致性

5.4.2解释复杂度

5.5对表达结构的解释

5.5.1代理模型解释

5.5.2对自然语言网络中语言结构的提取和解释

5.6可解释的神经网络

5.6.1胶囊网络

5.6.2β-变分自编码器

5.6.3可解释的卷积神经网络

5.6.4可解释的组成卷积神经网络

5.7小结

第6章生物医疗应用中的可解释人工智能

6.1基因编辑系统优化设计中的可解释人工智能

6.1.1基因编辑系统背景介绍

6.1.2基因编辑系统优化设计可解释AI模型构建

6.2医学影像中的可解释性

6.2.1概述

6.2.2可解释性胸片诊断

6.2.3具有自适应性的通用模型学习

6.3小结

第7章金融应用中的可解释人工智能

7.1简介

7.1.1金融行业背景介绍

7.1.2金融市场介绍

7.1.3可解释AI面向各金融行业对象的必要性

7.1.4金融监管对于可解释性的要求

7.2金融可解释AI的案例

7.2.1事后可解释模型解释人工智能量化模型

7.2.2高风险客户信用违约预测

7.2.3对金融人工智能模型可解释性的监管

7.3金融可解释AI的发展方向

7.3.1安全性

7.3.2平衡性

7.3.3完整性

7.3.4交互性

7.3.5时效性

7.3.6深化推广应用

7.4延伸阅读

7.5小结

第8章计算机视觉应用中的可解释人工智能

8.1背景

8.1.1机器视觉与可解释性

8.1.2可解释性与机器视觉发展

8.2视觉关系抽取

8.2.1基本概念

8.2.2视觉关系检测中可解释性的重要性

8.2.3可解释视觉关系抽取

8.3视觉推理

8.3.1基本概念

8.3.2可解释视觉推理示例

8.4视觉鲁棒性

8.4.1动态与静态可解释性分析

8.4.2数字世界与物理世界模型安全可解释性

8.5视觉问答

8.5.1基本概念

8.5.2视觉问答中可解释性的重要性

8.5.3可解释性视觉问答示例

8.6知识发现

8.6.1基本概念

8.6.2视觉可解释性与知识发现的关系

8.6.3可解释性知识发现案例

8.7小结

第9章自然语言处理中的可解释人工智能

9.1简介.243

9.2可解释自然语言处理中的模型结构分析

9.2.1为什么模型结构分析很重要

9.2.2设置探针任务窥探模型结构的功能

9.2.3错误类型分析

9.2.4可解释评估

9.3可解释自然语言处理中的模型行为分析

9.3.1为什么模型行为分析很重要

9.3.2预测行为分析

9.4自然语言处理任务中的可解释性

9.4.1对话系统

9.4.2智能问答系统

9.4.3情感分析系统

9.4.4自动文摘系统

9.5延伸阅读

9.5.1鲁棒性分析

9.5.2泛化性分析

9.6小结

0章 系统中的可解释人工智能

10.1简介

10.2初探可解释

10.3可解释 的历史与背景

10.4 系统基础

10.4.1 系统的输入

10.4.2 系统的输出

10.4.3 系统的三大核心问题

10.5基本的 模型

10.5.1协同过滤

10.5.2协同推理

10.6可解释的 模型

10.7可解释 的应用

10.7.1电子商务

10.7.2社交网站

10.7.3基于位置的服务

10.7.4多媒体系统

10.7.5其他应用

10.8延伸阅读：其他可解释 模型

10.8.1基于图和知识图谱的可解释 模型

10.8.2深度学习 系统的可解释性

10.8.3基于自然语言生成的解释

10.8.4基于因果和反事实推理的解释

10.9小结

1章结论

附录A传统机器学习中的可解释模型

A.1线性回归

A.2逻辑回归

A.3决策树

附录B可解释人工智能相关研究资源

B.1图书

B.2综述论文

B.3Workshop及论文集

B.4Tutorial

B.5代码

参考文献

索引

杨强加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士， 人工智能联合会IJCAI前理事会 ，香港科技大学讲席教授。领衔 迁移学习和联邦学习研究及应用， 近的著作有《迁移学习》《联邦学习》《联邦学习实战》等。范力欣微众银行人工智能首席科学家，研究领域包括机器学习和深度学习、计算机视觉和模式识别、图像和视频处理等。朱军清华大学计算机系教授、人智所所长、北京智源人工智能研究院和瑞莱智慧首席科学家，主要从事机器学习研究。陈一昕华夏基金董事总经理，首席数据官兼首席技术官。美国华盛顿大学计算机教授、大数据科学中心创始主任。研究领域为金融科技、金融数据挖掘、智能投资研究、机器学习、优化算法等。张拳石上海交通大学副教授，博士生导师。研究方向为机器学习和计算机视觉，尤其是神经网络可解释性。朱松纯北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院院长，清华大学通用人工智能研究院院长。他长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。陶大程澳大利亚科学院院士，京东探索研究院首任院长，兼任悉尼大学数字科学研究所顾问及首席科学家。主要关注可信人工智能研究，尤其是深度学习的基础理论、大规模模型分布式训练以及相关的机器视觉应用。崔鹏清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。研究兴趣聚焦于大数据驱动的因果推理和稳定预测、大规模网络表征学习等。周少华中国科学技术大学讲席教授、生物医学工程学院执行院长、影像智能与机器人研究中心（筹）主任、 计算所客座研究员、香港中文大学（深圳）客座教授。长期致力于医学影像的研究创新及其应用落地。刘琦同济大学生命科学与技术学院生物信息系长聘教授，博士生导师。发展人工智能和生物组学交叉融合的研究范式，进行精准医学研究。黄萱菁复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。研究领域为人工智能、自然语言处理、信息检索和社会媒体分析。张永锋罗格斯大学计算机系助理教授，博士生导师，互联网智能与经济实验室主任。研究兴趣为机器学习、数据挖掘、信息检索和 系统等。

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书籍介绍

《可解释人工智能导论》全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。第一部分包括第1章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2～5 章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6～10 章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例，详细说明可解释性在司法、城市管理、安防和制造等实际应用中发挥的积极作用。第11 章对全书进行总结，并论述可解释人工智能研究面临的挑战和未来发展趋势。此外，本书的附录给出可解释人工智能相关的开源资源、中英文术语对照及索引，方便读者进一步查阅。

《可解释人工智能导论》既适合高等院校计算机和信息处理相关专业的高年级本科生和研究生，以及人工智能领域的研究员和学者阅读；也适合关注人工智能应用及其社会影响力的政策制定者、法律工作者、社会科学研究人士等阅读。

• 作者：正在读书的人 发布时间：2024-04-04 03:51:26

  作为一本导论来讲是合格的，看完之后理解提升了很多，但是挺多地方看的感觉深不深，浅不浅的，当然可能是自身能力问题。

• 作者：陈钢 发布时间：2023-02-12 15:09:53

  都是大神，但国内这种把普通综述搓揉成书的搞法，实在是难得出好书

• 作者：扑sing 发布时间：2011-08-03 14:15:30

  当课外科普读物来看的话还是蛮有趣的...感觉好像回到了小学时代T,T

• 作者：云端上的风景 发布时间：2023-04-15 22:13:14

  比较深奥的专业书籍，做为完全的外行，看看第一部分其实就可以了。最后在各行业的运用的部分，其实也是比较专业。当然比第二部分容易理解些。

• 作者：Pip 发布时间：2024-04-02 11:00:53

  补录。202308阅毕，两⭐。《LP 山东》。

• 作者：Channing Lewis 发布时间：2022-11-16 18:03:24

  介绍了XAI的目标、原理和目前进展，该领域还非常不成熟，因此导论的引导作用大于传播知识的作用。

• 为什么AI需要可解释性

  作者：Channing Lewis 发布时间：2022-12-20 16:01:52

  AI的可解释性其实是对人类的可解释性——AI的原理需要让人类理解，这样人类才会信任AI，才会将AI用于实际场景。那么，AI不能采用人类无法理解的原理吗？追求可解释性是否会限制AI的发展？

  虽然深度学习取得了轰动性成果，但是神经网络的可解释性一直饱受诟病。如果神经网络能够确保给出准确的结果，那么使用人类无法理解的方式也无可厚非，但是事实上它并不能确保，例如一些对抗样本就会使它出现令人哭笑不得的错误。对于神经网络而言，不可解释和“含有不可预知的错误”似乎划上了等号。因为改进神经网络的是人类，所以排除神经网络的bug的过程也是追求可解释性的过程。除非，人类采用一种自己也无法理解的方式去排除bug。

  虽然人类自身做出的很多判断也是不可解释的，但是人类是一个比目前的AI完善得多的系统，因此人类会信任自身，而且很多情况下也是迫不得已，毕竟找不到更好的替代物。在一些情况下，专业人士的解释我们听不懂，但是出于对同类的信任，以及我们相信至少有人理解过，我们也会接受。可解释的系统（例如操作系统）也可能含有不可预知的错误，但是这些错误可以追根溯源，给出一个令人信服的解释，符合人类追求确定性的心理。

  人类最怕的是出错而且找不到出错原因，可解释AI一定程度上是为了迎合人类这个心理而发展出的方向。虽然如此，这个方向也有很强的合理性，因为现阶段的AI很难发展出完全超出人类理解能力的方式，这种情况下，人类让AI的原理可以被人类理解也是完善AI的过程。即使AI理解世界的方式和人类不同，很多原理还是相通的，人类可以帮助AI解决它自身发现不了或解决不了的问题。至于未来，当AI已经远远超过人类时，由于差距太大，也许人类再也无法理解AI。相信这时的AI已经非常完善了，人类也帮不上忙，此时则可以不追求可解释性。

  作者：刘逸川

  转载于微信公众号：智能探索

• 对财富的正确态度

  作者：笨球 发布时间：2010-02-02 13:26:05

  这是一篇陈志武先生写的《24堂财富课》的读后感，父辈为了教育自己的子女，常常会采用写信的方式，比如充满殷切教导的《傅雷家书》，还有《洛克菲勒信札》（也有人怀疑此书是伪书），父辈们希望通过这种平等交谈的方式，把自己最大的财富–自己的处事哲学交给自己的孩子。

  陈志武先生的出生和那个时代千万大学生一样，出身贫寒的农村，因为教育让自己从湖南的农村一步步的走向了美国耶鲁。一方面是中式的苦读教育，一方面是美国耶鲁的金融经济博士教育，让他对教育有清晰的认识，特别是如何对子女进行正确的财富教育有很深的领悟。

  此书一共分为24篇，英文名是24 wealth lectures.

  我大致可以把它分为下面几个部分：

  一.商业模式的介绍：

  分析了几个大家熟识的商业模式：微软，星巴克，沃尔玛，太阳能产业（常州天合）

  在其中通过经济学的边际成本概念，垄断溢价能力去分析这些成功的商业模式。

  二.全球化的机遇：

  比如陈志武学生刘向的定制衬衫的服务，还有亚新科的Jack去中国创业的故事堪称传奇。

  亚新科这个故事太经典了，一个在华尔街投行领域呆了19年的家伙，在90年代听说未来的机会在香港，他就跑到香港来，到了香港，听说机遇在大陆，就全家搬到了中国。在一次听德国大众经理介绍中国的汽车市场有着非常大市场，其中的瓶颈就是高质量的汽配市场。他就一头扎进汽配市场，在中国不同区域投资汽配企业。

  三.金融和管理的基本原理

  比如教育自己的子女改变金融这种不是实业的看法，其实金融促进了资本的流动，给投资方和消费者都带来很大的好处。并给子女开出成为亿万富翁的方子：1.开创职业化管理的公司，实现“股权致富”2.办投资基金公司，做股票投资者。用了富达基金的蔡志勇的例子来说明通过投资成为富翁的例子（蔡志勇：富达基金的革命者，以投资高成长股票带来高收益而著称）。

  四.爱情婚姻和做人的道理

  分析了中国和美国，为什么在对待婚姻上有着不同的态度，为什么“门当户对”的想法亦然在中国非常的流行？

  陈志勇先生希望自己的子女能够勇敢争取自己的幸福，父母和子女不是从属关系，由于父辈充分做好了自己老去的资金储备和养老储备，所以不希望父辈变成子女的负担。希望他们自己走出自己的路子。

  对于做人的道理，原文引用陈先生的原文做最好的佐证：

  ”你们一辈子的幸福，将最终来源于个性化的生活，而不是金钱财富，也不是别的。也就是说，幸福是意见很个人化的事，没有任何人比你们更清楚怎样才会使自己幸福，什么才是自己想要的，所以，别人怎么说，怎么想，怎么要，怎么生活不重要，关键在你们自己。“

  其他一些让我受到启发的地方：

  1.关于投资：最好的投资机会就在我们身边，在我们自己的日常开支清单上。

  2.关于商业模式：现代投资者最喜欢的是业务的可复制性，最好的是大规模的可复制性。

  3.中国的商业氛围：他们能否信任你，把钱借给你，你的信任圈子有多大，将决定你的商业机会，发展机会有多大。（这让我对爸爸的一个朋友的通过借款飞速发展自己的事业有了更加深刻的体会）

  4.中美家庭模式对比：儒家主张的是一种 ‘payback’为主线的家庭模式，强调的是后辈对长辈的义务；

  美国社会主张的是一种以”pass-down”为主线的家庭规模是，强调的是父母对子女的责任；

  5.全球化的本质：到成本最低的资本市场去融资，到效率最高的地方去生产制造，到利润最高的地方去销售。

  http://daibin.info/%e5%af%b9%e8%b4%a2%e5%af%8c%e7%9a%84%e6%ad%a3%e7%a1%ae%e6%80%81%e5%ba%a6.html/