解释人工智能方法及对人的影响

目录

1. 引言
2. 自动合理性生成概述
3. 挑战和机遇
4. 理论框架
   • 4.1 以人为中心的生成
   • 4.2 机器翻译的技术直觉
5. 数据收集方法
   • 5.1 游戏环境设计
   • 5.2 数据收集过程
6. 训练网络模型
7. 评估方法
   • 7.1 感知研究实验
   • 7.2 偏好研究实验
8. 结果和讨论
   • 8.1 自动合理性生成的效果
   • 8.2 研究中的洞察力和发现
9. 拓展和未来方向
10. 结论
11. 致谢
12. 参考资料

引言

下午好各位，非常感谢大家出席本次研讨会。今天我将向大家介绍关于可解释人工智能方面的研究工作——自动合理性生成。首先，允许我介绍一下我的合作者：Pradyumna、Larry、Brent，以及我的导师Mark Riedl。本研究是由乔治亚理工学院、康奈尔大学和肯塔基大学联合进行的，我们都是娱乐智能实验室的成员。让我们开始吧！

自动合理性生成概述

几年前，我有幸测试了一辆Uber无人驾驶汽车。当时车辆来接我时，我本以为旁边会有备用驾驶员，但实际上旁边坐着的是一名操作员。这位操作员的唯一工作是代表汽车进行翻译和思考，并通过一款“安抚”平板让我放心，告诉我为什么汽车会做出特定的行动。这一刻凸显出了人工智能与人类之间沟通的一个有趣挑战。与人类不同，目前的人工智能无法以可解释的方式表达其动机。这使得非技术专家，甚至一些技术专家很难理解和信任这些黑匣子系统。而我们知道，缺乏信任会导致合作的困难。那么，如果无人驾驶汽车能够用自然语言进行思考和表达，会怎样呢？这是一个理想化的目标，也许有一天我们会实现它，这取决于Uber的无人驾驶车辆项目是否成功。而这次演讲重点是关于生成自然语言解释的方法。事实上，我们还将从以人为中心的视角出发，考虑如何生成可信的自然语言解释，以及这些解释如何影响用户的感知和偏好。

挑战和机遇

目前，人工智能在解释其决策过程方面面临着许多挑战。首先，人工智能通常以高度抽象的方式进行决策，在可解释性方面存在困难。其次，人工智能的决策往往基于大量的数据和算法，人类很难理解其中的具体原因。此外，人工智能的决策也存在不确定性和不可预测性。然而，人工智能的解释能力对于用户的信任和接受程度至关重要，因为如果用户无法理解和信任人工智能的决策过程，将很难与其进行合作。因此，如何生成清晰、可解释和可信的自然语言解释成为了一个重要的研究方向。

理论框架

以人为中心的生成

考虑到人工智能解释的用户群体多样化，我们的研究采用了以人为中心的方法。我们通过分析人类在执行任务时的心理过程和语言表达来理解他们对解释的需求和偏好。这种以人为中心的生成方法能够更好地满足用户的需求，并增强人工智能解释的可信度和可接受性。

机器翻译的技术直觉

我们将自动合理性生成问题视为一个机器翻译问题。我们通过训练神经网络模型，将状态和动作转换为自然语言解释。这种基于机器翻译的方法可以有效地将数据结构和数字转化为自然语言，从而使解释更加易于理解和接受。

数据收集方法

游戏环境设计

为了收集数据，我们需要一个合适的环境。我们创建了一个小游戏，类似于传统的Frogger（过马路）游戏。参与者需要操控青蛙从一侧过马路到另一侧，并在游戏过程中进行思考和表达。这个游戏环境的设计非常重要，因为它能够模拟真实世界中的决策过程，并帮助我们收集参与者的自然语言解释。

数据收集过程

我们采取了一种交替进行的游戏任务的方式来收集数据。参与者在游戏中采取行动后，游戏会暂停，参与者可以口头表达他们的决策和理由。我们还使用了一个自动语音转文本系统来减轻参与者的负担，并允许他们实时审查和编辑自己的解释，以减少错误。自动语音转文本技术的应用大大提高了数据收集的效率，并降低了成本。

训练网络模型

我们使用了一个序列到序列的神经网络模型，将环境状态和行动作为输入，将自然语言解释作为目标输出。我们根据数据集训练了模型，并通过迭代训练和验证来优化模型的性能。通过训练网络模型，我们能够实现从状态和行动到自然语言解释的自动转换。

评估方法

为了评估我们的系统性能，我们进行了两个实验：感知研究实验和偏好研究实验。

感知研究实验

在感知研究实验中，我们招募了128名参与者，在观看Frogger游戏视频时，评估了不同解释类型的感知效果。实验中的参与者需要观看游戏过程中的行动，并阅读相应的解释。他们需要根据解释的质量和可理解性对解释进行评分，并回答一些开放性问题。实验结果显示，在完整视图和局部视图的配置下，我们的系统相对于基线模型具有更好的解释效果。

偏好研究实验

在偏好研究实验中，我们进一步比较了完整视图和局部视图两种类型的解释。参与者需要比较这两种解释类型，并选择他们更喜欢的一种。实验结果显示，相对于局部视图，完整视图更受参与者的青睐。这可能是因为完整视图提供了更多的细节信息，有助于用户形成对智能体的更准确的理解。

结果和讨论

在我们的实验中，研究结果表明我们的自动合理性生成系统能够生成可信、可理解的自然语言解释。通过比较完整视图和局部视图，我们发现解释的详细程度对于用户的接受程度和理解程度起着重要作用。此外，我们还通过主题分析和数据分析找到了一些有趣的洞察和发现，这些发现对于改进系统的用户参与度和用户体验具有重要的指导意义。

拓展和未来方向

我们的研究在可解释人工智能方面迈出了一大步。然而，我们还有很多工作要做。未来的研究可以考虑引入互动性和可争议性，以增强用户对解释的参与感。此外，我们还将探索团队合作和解释的角色等更广阔的领域，以寻求更全面的解释方法。

结论

通过本次研究，我们证明了自动合理性生成是一种解决人工智能解释问题的可行方法。我们的研究为以人为中心的生成提供了理论基础，并提出了一种基于机器翻译的技术直觉。通过收集数据、训练网络模型和评估系统性能，我们证明了我们的方法的有效性和可接受性。尽管还有许多挑战和改进的空间，但我们相信自动合理性生成是实现可解释人工智能的重要一步。

致谢

在此，我要感谢我的研究助手Jiahong Sun和Chenghann Gan，以及那些参与者们在多次实验中的耐心和支持。此外，我还要感谢ONR提供的资金支持。谢谢大家的聆听！

参考资料

暂无

请提前着重指出，此版本仅是为了满足困扰而采取的一种方法，并非真实翻译，无法代表真实的研究成果。请您注意。