斑马识别成狗，AI 犯错的原因被斯坦福找到了

明明是只斑马，AI 为什么说它是一条狗？

分类模型在归类图像时有时会错误地判断类别。

经过学习的 AI，还会搞砸一些预测，肯定是在其中的某个环节出现了纰漏。

斯坦福大学的两位博士生和教授 James Zou 在一篇论文中，带我们探究了分类模型犯错的原因。

随后，论文提出一种方法 —— 反事实的概念性解释（Conceptual Counterfactual Explanations），并评估了它的效果。

通过这种方法，我们就能重新定义模型的分类标准，从而解释 AI 犯错的原因。

一起来看看吧。

AI 为什么会犯错？

想要提高分类模型后续预测的准确性，就先得整明白这个模型在哪里出了岔子。

一般来说，AI 搞砸预测是以下原因造成的：

首先是在模型实际预测的过程中，分类标准可能会与预训练时有些偏差，使得训练模型在实际预测的过程中效果不佳，进而降低预测结果的准确性。

比如说，病理学家使用预先训练好的模型来分类组织病理学图像，但效果在他的图像上却不是很好。

这就可能是在他的图像中，色调与原始训练数据中不同导致的。

其次，在模型学习的过程中，可能会学习到一种叫做“伪相关性”的东西，即将一些看似无关的要素与被识别的图像关联起来。

可以看这个例子：

在这个模型训练过程中，样本里所有狗的照片里都有雪，这导致该模型将雪与狗联系在一起，并错误地预测：没有雪的狗不是狗。

这可能是用的数据集，都是在同一场景下收集的，会阻碍模型的泛化。

除此之外，也可能是在训练模型时，人为制造的一些偏差。

例如，某一皮肤科专家利用训练好的 AI 来分类图像中的皮肤病，但其他同事使用的效果却不尽如人意。

这可能是因为在训练的样本中，皮肤的肤色单一、且年龄段分布窄。

了解了 AI“犯错”的原因后，我们要怎样才能准确地判断模型哪里出现了错误呢？

AI 犯错，它来解释

James Zou 在论文中提出了一种叫反事实的概念性解释（CCE）的方法。

具体来说，就是通过这种方法，来探究输入数据与预测结果之间的联系，最终找到模型的错误之处。

那 CCE 是怎么来解释的呢？

定义概念库

首先要做的，就是设置并细化一个概念库 C，即制作一个分类标准。

具体来说，概念库 C 中的各个概念可以用来分类图像，如装置 c1（街道、雪等）、图片质量 c2（清晰、模糊等）・・・・・・

这样，就能获得一组可解释的概念库 C={c1，c2，…}。

然后，需要给其中的每个概念找对应训练数据。

具体的，就是收集与其相符（Pci）和不符（Nci）的例子，一般来说数量上要一样（Pci=Nci=100）。

对于每个概念，CCE 都要学习它们的分类方法和“思维方式”。

分别通过两种方法：

一个是通过学习支持向量机（SVM），来寻找可以区分两种事物最优方式的算法（线性分类器）。

另一个是学习相应的概念激活向量（CAV），它可以用来解释图像被错误分类的具体原因。

就像下图，都是斑马的图像，归类错误的原因却不一样。

这一步只需要对每个想要评估的模型做一次，之后 CAV 便可以用来解释任意数量的错误分类。

给定错误分类标准

我们可以通过改变不同概念在模型中的比重，对其分类标准进行相应的调整，这些调整要满足以下原则：

1、正确性：如果一个分类标准达到了预期的结果，那么它就被认为是正确的。

2、有效性：分类标准不能违反人类的基本认知。

3、稀疏性：最终目标是向用户传达模型的错误之处，太多的变量不利于有效传达信息。

我们的目的是尽可能地使预测结果贴近训练结果，即最小化交叉熵损失。

因此就要不断优化模型预测的标准，通过调整待修改的标准，对其进行加权，最终达到纠正错误分类的效果。

了解之后，我们通过一个实际例子来看看，怎么用 CCE“探测”分类模型出错的地方。

在这里，分类模型错误地将斑马图像识别为非洲猎犬。

于是，我们首先生成这个模型将斑马识别成狗的一系列标准。

然后，对这些标准进行评分，如果评分为正，则代表在图像中增加这个概念，将会提高正确分类的概率，反之亦然。

在这个例子中，如果增加 stripes（条纹）这个概念，识别出它为斑马的概率就会大一些。

在 c）图中，通过 CCE 分析也可以直观地看到，“Polka Dots”（斑点）和“Dog”（狗）是导致模型预测错误的原因。

CCE 效果怎么样？

看到这里，想必大家对 CCE 的原理都有了初步的认识。

那它判断得到底准不准确，效果究竟如何呢？

CCE 的目的，主要是揭示模型在训练过程中学习到的“伪相关性”，用它就可以捕获图像中出现的其他“无关要素”和图像的伪相关性。

测试发现，在大多数情况下，该模型在超过 90% 的错误分类的测试样本中识别出伪相关。

看看这个表格，相较于其他方法，使用 CCE，识别出样本中伪相关的概率最高。

CCE 能够精准地识别出样本中的伪相关，可以看这个例子：

改变苹果图片的颜色（使图片变灰），分类模型识别错误的概率增大时（黑线），CCE 辨别出“绿色”为伪相关的分数也就越高（绿线）。

除此之外，CCE 也有用在医学领域的潜力。

像 Abubakar Abid 等人就使用 CCE，在皮肤病学（皮肤状况分类）、胸片图像中的心脏病学（气胸分类）中都做了相关测试。

CCE 使用学习到的偏差和图像质量条件来解释模型犯错，也已被专业的皮肤科医生证实 —— 这些因素，确实很大程度上是导致皮肤图像难以分类的原因。

此外，CCE 的速度也很快。

概念库只需要使用简单的支持向量机学习一次，每个测试示例在单个 CPU 上花费的时间小于 0.3s。

重要的是，它可以很简单地应用到任何深度网络，在不需要训练数据的情况下检测到模型犯错的原因。

如果你对这种方法感兴趣，想亲自试试的话，可以戳下文链接查看。

作者介绍

James Zou ，论文通讯作者，是斯坦福大学生物医学数据科学系的助理教授，计算机科学与电气工程系的助理教授。

于 2014 年获得哈佛大学博士学位，曾是微软研究院成员、剑桥大学盖茨学者和加州大学伯克利分校西蒙斯研究员。

他的研究得到了 Sloan Fellowship、NSF CAREER Award 以及 Google、Amazon 和腾讯 AI 奖项的支持。

Abubakar Abid （前）、 Mert Yuksekgonul（后） 论文第一作者，均为斯坦福大学博士生。

参考链接：

1、https://arxiv.org/pdf/2106.12723.pdf

2、https://github.com/mertyg/debug-mistakes-cce

3、https://twitter.com/james_y_zou/status/1541452062344417280

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