你是否曾經好奇，為什麼AI模型能做出那麼精準的預測，但我們卻難以理解它是如何運作的？這個「黑箱」模型，雖然強大卻神秘，但其決策過程並不是完全不可見。透過一些專門設計的工具，我們可以為這些複雜的AI模型打開一扇窗，讓我們窺探其中的運作邏輯。

一、什麼是黑箱模型？
那些我們難以直接解釋其內部運作過程的機器學習模型，這些模型通常非常複雜，無法簡單地通過查看數學公式或規則來理解它們如何做出決策。
例如：深度學習模型（如卷積神經網絡CNN、長短期記憶LSTM等）、隨機森林或梯度提升樹、支持向量機（SVM）
這些模型在預測精度上表現出色，但它們的內部運算涉及大量的數據處理層和複雜的非線性轉換，導致我們無法輕易解釋為何模型做出了某個預測結果

會造成兩種問題：
1.可解釋性問題：決策過程對人類不可見，難以解釋為何模型做出某些預測或判斷。
2.透明度不足：用戶或專家無法完全理解或信任模型的輸出，特別是在高風險領域如醫療、金融等。
為了解決這些問題，我們需要各種解釋工具來提高模型的透明度，幫助我們解釋這些「黑箱」中的運作方式。

二、解釋工具

1. Explainable AI（XAI）

• LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：局部數值解釋
  專注於解釋單一預測結果的局部模型行為，通過在原始模型的單一數據點附近訓練一個簡單的解釋模型，例如線性模型或決策樹，來近似該黑箱模型在該區域的行為。這種方式使得我們可以理解在該數據點周圍，哪些特徵對模型決策最為重要。
  步驟：

  1. 將數據點進行局部擾動，生成類似但稍有不同的數據點。
  2. 用黑箱模型對這些擾動後的數據點進行預測，收集結果。
  3. 訓練一個簡單的局部解釋模型，來模擬黑箱模型在這些數據點上的決策行為。
  4. 使用這個局部解釋模型來理解哪個特徵對於當前這個單一預測最具影響力。

• SHAP（SHapley Additive exPlanations）：基於博弈論的數值解釋
  基於博弈論中的Shapley值理論，通過計算特徵對預測的貢獻來提供全局和局部解釋。假設每個特徵都是一個「玩家」，並且模型的預測結果是這些特徵共同合作的「收益」，Shapley值表示的是每個特徵在所有可能組合中的平均貢獻，從而提供了一種公平的特徵貢獻度分配方法，同時也能針對單個預測進行局部解釋。這種方法能夠回答問題，像是「整體來看，哪些特徵對模型影響最大？」以及「對於這個特定的預測結果，哪些特徵起到了決定性作用？」

2.Partial Dependence Plot (PDP)：全局視覺化
通過視覺化顯示某個或幾個特徵在整體數據範圍內如何影響模型預測，固定其他特徵不變，只觀察單個或一組特徵的變化對模型輸出結果的影響，適合處理線性或非線性模型、可以幫助我們理解哪些特徵對整個模型的決策最具影響力。

3.Individual Conditional Expectation (ICE)：局部視覺化
與 PDP 類似，但它重於展示單個數據點的局部行為，而非全局行為。ICE 為每個數據點繪製個別曲線，展示當一個特徵的取值變化時，該數據點的預測結果會如何改變。ICE 能夠幫助識別模型中潛在的非線性關係和異質性、提供更細緻的解釋。

三、模型解釋工具的應用場景與選擇

1. 範圍
   理解模型對單個預測的行為-局部解釋：LIME 、SHAP
   它們能精確指出在某個數據點上，哪些特徵對預測結果的影響最大。

關注模型的整體行為-全局解釋：**PDP 、 ICE **
視覺化工具適合展示全局或個別數據點的特徵對預測結果的影響趨勢。

2. 模型交互與複雜性
   適合模型特徵之間存在較多交互-ICE 、SHAP：
   ICE 能顯示出個別數據點在特徵取值不同時的非線性反應、SHAP能夠同時處理全局和局部所以適合較為複雜的模型

雖然黑箱模型仍然有它的複雜性，但透過這些解釋工具，AI決策的透明度大大提高。不論是幫助我們信任AI，還是用於風險評估，這些工具都讓AI變得不再神秘，而是更接近我們的生活。