用可组合的构建块丰富用户界面？谷歌对“可解释”的最新解释

神经网络解释决策的重要性

随着神经网络领域的发展，解释决策的方法变得越来越重要。然而，现有的研究对于解释这些方法的有效性并没有很大的贡献。

将特征可视化和属性化结合的接口思想

本文介绍了一种将特征可视化和属性化等构建模块结合起来的接口思想。这些接口可以帮助我们理解神经网络在图像分类中的工作方式。

通过创建语义词典，我们可以将神经元的激活转换成更有意义的语义词汇。这样，我们就能够更好地理解网络是如何对图像进行分类的。

归因方法的介绍

除了特征可视化和属性化接口，我们还介绍了归因方法，可以帮助我们理解网络是如何将不同的部分组合起来做出决策的。

归因方法可以通过计算每个输入特征对于网络输出的贡献程度来帮助我们理解网络的决策过程。这样，我们就可以知道网络是如何将不同的特征组合起来，从而做出正确的分类决策。

归因方法的待改进之处

然而，目前的归因方法还有待改进。我们认为，可解释性的关键指标是一个不误导的接口。目前的归因方法在某些情况下可能会产生误导性的结果，这是我们需要解决的一个问题。

我们希望通过进一步研究和改进，创建出强大且可信任的可解释接口，以实现有意义的人的监督，并创造公平、安全和一致的人工智能系统。

总之，随着神经网络在各个领域的应用越来越广泛，解释决策的方法变得越来越重要。特征可视化和属性化接口以及归因方法是帮助我们理解神经网络决策过程的关键工具。然而，目前的研究还有待改进，我们需要进一步研究和改进这些方法，以创建出强大且可信任的可解释接口，从而实现有意义的人的监督，并创造公平、安全和一致的人工智能系统。