智源学术顾问David Harel：经典建模与AI的政治婚姻，如何攻破机器学习的可解释性？| 大师讲座

有可能发生的情形。如上图简述，橘色方形值得一提的是整个经营管理工作三维空间，白色圆锥值得一提的是都能完美地未完成所有经营管理工作的目标种系统，紫色左至右包围的区域是我们应用于现代重构原理覆盖的情形。为了弥平白色圆锥和紫色左至右包围部分的相异，我们必需重构一个组态（例如，最深处努力学习的网络）来探测紫色左至右的界线有条件。以致于，我们可以通过「相异处理现实生活器」（例如，最深处努力学习的网络）来处理现实生活现代重构原理未涵盖的情形。

完全一致而言，对于可指派原则 Spec_0（例如，固定的带上标的EVA该线），我们将其与目标种系统顺利完成对比，时会受益可指派原则未涵盖的断言 E_X（例如，有人站站在EVA右边，使EVA感到困惑）。接着，我们将 E_X 一般化为 Spec_0 无法处理现实生活的「相异有条件」C（例如，该线被阻塞，上标不可见）。为了处理现实生活这些现代重构种系统未涵盖的情形，我们重构层面物理组件 D_C 在运行时探测这种有条件 C（例如，探测是否长期存在阻碍物，或上标是否消退了）。我们可以进一步重构一个层面物理组件 H_C 来处理现实生活有条件 C 发生的情形（例如，应用于层面物理种系统绕过阻碍，并返回该线，或者以致于确保安全地碰到）。在此基础底下，我们通过将规范「当 D_C 探测到相异有条件时，中止 Spec_0，并指派 H_C 」用于 Spec_0 来重构 Spec_1。我们将随之段落上述环节，的飞行测试种系统的转换成结果，随之革新种系统，直到不再显现出 断言 E_X。

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用例 2：应用于现代重构组件简化层面物理种系统

如上图简述，橘色方形一直值得一提的是整个经营管理工作三维空间，圆锥为目标种系统，我们可以简便地应用于最深处神经的网络借助该目标种系统。此时，为了简化基本的种系统，我们可以通过基于规范的 ES 应对方案来高效地遏制某些情形，并类似地重构一个界线情形卫星。以致于，我们可以将大的层面物理种系统区分成较小的层面物理组件，通过它们应对 ES 种系统未涵盖的情形。

完全一致而言， 我们首先必需为借助目标种系统构架一个层面物理应对方案 AI_0（例如，特训EVA处理现实生活大量的特殊任务和有条件）。接着，我们要判断 AI_0 是否过于精细，或精确性不高。如果该种系统过于精细或精确性不高，我们要找出都能通过现代重构原理处理现实生活的有条件 C（例如，以简短、清晰、以致于的作法传送组件）。我们还要重构一个层面物理组件或现代重构组件 D_C 在运行时探测 C 是否还创立。如果 C 创立，则重构一个现代重构组件 H_C 来处理现实生活 C（例如，夹取部件、以据信速度行驶预定距离、停下、交还给重力场）。在考虑了所有 D_C 创立的情形后，应用于 AI_0 的特训集才行特训一个新的数学模型 AI_0-without-c。重构混合的应对方案 AI_1：指派 AI_0-without-c。如果 D_C 创立，则中止并指派 H_C。我们随之段落上述现实生活，并对数学模型的精细度和精确性顺利完成指标，从而随之革新种系统。

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层面物理与现代重构的混合

我们可以通过各种各样的作法将层面物理种系统和现代重构种系统结合出去：（1）流水线。从最深处努力学习现实生活中的分离出一些现代重构组件，在它们之间传送一些中的间结果。（2）分治法。为各个组件分摊一些次子特殊任务。例如，通过层面物理种系统探测交通频谱，通过现代重构作法特别强调经营管理者。（3）保护持续性封装。通过规范约束或覆盖最深处努力学习的「黑盒」经营管理者（4）知识辅助的神经的网络特训。通过现代重构作法在程序中的格式科技领域科技科技领域的知识，对特训原始数据顺利完成考虑；测算增强努力学习的奖励和惩罚。

或多或少而言，我们曾经将最深处增强努力学习与规范为基础，用于的网络ICC控制。在该桥段下，多个发信方共享一个因特网链路，他们起初将自己的发信速率调至远超过吞吐量，这种经营管理者是去中的心化、未经过协商的。Jay 等人于 2019 年提出通过最深处增强努力学习的作法遏制该疑问；Eliyahu、Katz 等人于 2021 年形式化的飞行测试了科技领域科技科技领域指定的最深处神经的网络的持续效率。然而，上述经营管理工作一直长期存在一些不可否认，我们很难保证发信方都能公平传输频谱，也很难形式化地确保种系统具备我们所希望的公平持续性和确保安全持续性。

为了应对上述疑问，我们尝试将层面物理数学模型与现代重构原理为基础。我们将科技领域科技科技领域的知识转化为一些与公平持续性特别的规范，例如：无法连续三次增加原始数据传输。在一个 ad-hoc 的网络中的，我们将规范「较硬格式」在增强努力学习特训现实生活中的。以后，我们将这一原理一般化到了更多的应用中的，例如：应用于基于桥段的总体规划（SBP）来指定、合成规范；迭代式地顺利完成特训和的飞行测试，直到最深处神经的网络努力学习到我们应用于 SBP 假定的规范和属持续性。此类原理在早期的可指派原则、特训和的飞行测试现实生活中的都显出了一定的占优势，它使得最深处神经的网络的特训时间较短、持续效率较好，对反抗攻击具备能够的鲁棒持续性，并且更易于的飞行测试。此外，我们还在实验中的的飞行测试了此类原理对于其它种系统、疑问、规范的适用持续性。

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未来时会的深入研究侧向

正如本文右边谈到的两个用例，我们不仅决心缺少完全一致的算法和辅助工具，我们还决心提出一些将独创重构原理与最深处努力学习结合出去的原理论，提高效率表述好的等价标准。这样，我们决心启发他人何时一定时会应用于哪种新技术，这样的原理时会受益怎样的视觉效果，如何探测到随之加入的革新的来的奖赏产生了减小（例如，应用于太多简便的规范，使种系统无法经营管理）。同时，我们也决心这套原理都能适用于各种当下和未来时会的努力学习、重构新技术上。此外，我们还决心从所列并不一定深入研究如何表述、评价此类新技术：（1）应用于持续效率。准确率、精度、特训集大小、要求被满足的数目（2）可的飞行测试持续性（3）可解释持续性（4）开发开发成本（5）可维护持续性，等。

「相对的飞行测试新技术」是一个最主要的深入研究侧向。有时，由于我们将层面物理种系统与许多其它重构组件结合，无法的飞行测试基本的种系统，我们必需采用一些相对比较的原理，在基本的重构原理中的陈述和证明种系统的有效持续性，同时对努力学习部分的一些严格陈述顺利完成组件化处理现实生活。

在该科技领域中的，我们必需关注的重点疑问包括：（1）考虑具备多种难易度的应用科技领域和完全一致疑问（2）获取特训原始数据和科技领域知识（3）对可能的新技术组合顺利完成迭代式的借助和指标（4）将统计分析事实转化为原理、指导方针和等价标准（5）宣传这些应对方案。David 客座教授团队在 AAAI 2019 的论文中的对这一愿景顺利完成了探讨。

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摘录

在本次前辈工作坊中的，David 客座教授提出将现代重构作法与层面物理数学模型为基础，使工程建设师们同时从这两类原理中的讨价还价。尽管机器努力学习新技术近年来赢得了相当大的事与愿违，但它们非常一定在所有情形下都是最优的。此外，层面物理种系统的可的飞行测试持续性、可解释持续性也长期存在一定的挑战。我们决心表述严格的、基于算术的原理，将传动重构原理的专业知识和声称与最深处努力学习结合出去，使功能持续性、可的飞行测试持续性和可解释持续性更高，从而推动精细智能种系统的发展。

未来时会智能深入研究团队的主要经营管理工作包括：建立AI智能种系统智商易用性体系，顺利完成21世纪层面物理智商易用性；顺利完成互联网（和城市）小脑深入研究原计划，重构互联网（和城市）小脑新技术和大企业概要，为增加大企业，行业与和城市的智能水平服务。每日推荐之内未来时会新材料21世纪的努力学习型文章。以外线上平台已展品上千篇灵气中间地带新材料文章和深入研究报告。

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