基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法

可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代理模型的XAI,提出一种可解释性量化评估方法.首先,针对这类XAI设计一些指标并给出计算方法,构建包含10个指标的评估指标体系,从一致性、用户理解性、因果性、有效性、稳定性5个维度来评估XAI的可解释性;然后,对于包含多个指标的维度,将熵权法与TOPSIS相结合,建立综合评估模型来评估该维度上的可解释性;最后,将该评估方法用于评估6个基于规则代理模型的XAI的可解释性.实验结果表明,所提出方法能够展现XAI在不同维度上的可解释性水平,用户可根据需求选取合适的XAI.

浅析英国版《人生七年》中的幸福感

在记录片《人生七年》中,通过每七年一次的采访跟踪,让我们看完了14个孩子的一生。在这14个孩子的身上,观众们渐渐从关注由于他们的阶级差异而产生的行动差异和思想差异上,不由自主地关心起每一个孩子的未来和他们的幸福。文章研究了人在生活中得到幸福的根本条件,着重分析了生活中幸福感的来源,通过三个方面表述了纪录片中对幸福感的隐藏描述。在长达56年的跟踪拍摄后,一个个受访者在自己年过半百的时候都找到了自己的生活。