XAI: 可解释性人工智能（1）什么是XAI
人工智能这几年已经几乎是每一个人都听过的词了，每一个高三的学生也都应该想去学习人工智能有关的专业。我记得我问过我高中的一些刚刚高考结束的学弟学妹，他们的想要去的专业是什么，几乎每一个人都回答计算机或者金融。而我学的专业也是和计算机相关，大学这几年接触到人工智能有关的东西，自己也研究出了一些成果，因此就将其讲述出来。
人工智能很火，无论是学术上还是行业上，但是人工智能在应用上却进展没有我们想象中的快。一个很简单的例子就是医疗，这次新冠疫情可以说在一定程度上推动了智慧医疗的发展，这是因为诊断大量的病例需要耗费医生很大的精力，而辅助以人工智能，医生可以比较轻松地进行诊断。然后，在这之前，尽管在计算机视觉（ComputerVision，CV）领域已经涌现了一大批高精确度高性能的人工智能模型可以用来完成一些医疗上的任务，但是还是很少见到一些大规模地应用。那，到底是什么在阻拦现在人工智能的进一步发展和应用？
人工智能事实上需要面对的是人和计算机，仅仅让计算机的智能不断提升是不行的，还需要让人读懂计算机的智能。也就是说，对于人工智能，我们不仅仅要求人工智能告诉我们结果是什么，还需要人工智能告诉我们为什么这么做。例如，在医疗领域，当使用人工智能进行疾病的诊断时，仅仅输出一个是或者不是的结果是无法做到让医生和患者相信这个结果的，而如果人工智能能够告诉我们它是依据那些症状从而诊断的，这就能够使得它的结果具有信服力。又比如，在军事领域，人工智能帮助指挥官做出了某种决策，但是即使人工智能的准确度达到了99.999%，指挥官能赌上士兵的生命和国家的命运去相信这次不是其中的0.001%。因此，我们不仅仅需要一个具有强大能力的人工智能，还需要一个具有可解释性的人工智能(eXplainableArtificial Intelligence,XAI)。
XAI面对的对象是人和计算机，其目的就是通过提供解释使得AI的行为更加易于理解。一个好的XAI方法应该要做到以下几点：
能够解释AI的功能和认知。
解释AI做了什么，现在正在做什么已经接下里会做什么。
解释AI其行为依据的关键信息。
通常而言，XAI系统的评价是依赖于用户的。对于领域专家而言，他们希望XAI能让他们更加信任AI，并从中获取到专业的科学知识。对于被AI的决策影响的用户而言，他们希望XAI能帮助他们理解他们的处境，或者AI的决策是否公平等。对于AI的开发者和数据科学家而言，他们希望XAI能够帮助他们进行研究，改进AI的性能。因此，我们可以从人的角度对XAI提出三个性质，simulatability（可模拟性），decomposability（可分解性），algorithmictransparency（算法透明性）。图1展示了这些性质的一些描述（这些只是一些形而上的描述，是XAI的一种理想状况，事实上XAI现在能够做到的仅仅是一些简单解释，ps:看不懂没关系）。
图1（a）对应的是可模拟性，（b）对应的是可分解性，（c）对应的是算法透明性但是，如何构建具有可解释性的人工智能，或者是使得原有的人工智能具有可解释性？要阐述清楚这个问题，就必须回到人工智能最基础的样子，也就是那些经典的机器学习方法。人工智能其实含义非常广泛，简单地来说就是拥有智能的人工产品。机器学习就是通过统计分析的方法赋予模型智能，因此，机器学习通常需要大量的数据来进行学习。这也就是人工智能经常和大数据联系在一起的原因。那现在的很多人工智能模型我们通常叫做深度学习，这是因为这些模型都用到一种方法叫做深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNN），而DNN就是一种机器学习方法。深度学习是伴随着高性能计算机的出现而繁荣的。因为深度学习模型异常复杂，因此需要大量的算力来支持模型的运算，这在以前的年代几乎是不可能实现的，但是随着高性能GPU和CPU的诞生，还有分布式系统等技术的发展，科研人员就有了足够的算力去运行和研究深度学习。总的来说，人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系如图 12所示。
图2 人工智能、机器学习和深度学习的关系那么为了深入理解XAI，那么我将以三个经典的机器学习方法来描述机器学习的以及基本内涵。然后从机器学习出发，进入到深度学习，了解常见的卷积神经网络，然后围绕卷积神经网络，我将一一阐述一些目前主流的XAI技术。最后，我将介绍自己的关于XAI的一些研究成果。
什么是人工智能工程师解释工作内容、必要的技能和资格
智程营销将解释人工智能工程师的角色、具体的工作内容、人工智能工程师所需的技能和资格。资料《曲阜市智程网络科技有限公司》
目录1.什么是AI工程师？
1-1.AI工程师的角色
1-2.AI工程师和IT工程师的区别
2、AI工程师具体工作内容
2-1.人工智能开发
2-2.学习
2-3.分析
3、AI工程师的主要活动场所有哪些？
3-1.采用人工智能技术的企业
3-2.人工智能相关教育者
3-3.大学和研究所的研究人员
4、AI工程师所需的知识和技能
4-1.机器学习和深度学习的知识
4-2.以通用编程语言“Python”为中心的编程技巧
4-3.数学知识
5、人工智能工程师的需求和未来潜力
5-1.未来需要大量人力资源
5-2.接待好客的可能性
6.成为AI工程师的职业道路
7.人工智能工程师所需资格
7-1.有用的资格
7-2.数据科学家的资格
8.未来AI工程师有望更加活跃
近年来，许多公司已经推进了使用AI（人工智能）的系统的开发并开始实际使用它们。网站上安装的用于查询的聊天机器人功能可以说是我们日常生活中使用人工智能的例子之一。
处理这种人工智能的人力资源统称为“人工智能人力资源”。而且，在这些AI人力资源中，“AI工程师”的工作尤其是拓展活动领域。尽管未来发展和成长的前景并不为人所知，但AI工程师的工作是什么？
在本文中，我们将解释人工智能工程师的角色、具体的工作内容、人工智能工程师所需的技能和资格。
一般人工智能人力资源，请参见“什么是人工智能人力资源？” 详细解释必要的原因、所需的技能和培训方法”，也请参考这里。
什么是人工智能工程师？人工智能是可以进行类似人类的判断和学习的软件和系统的总称。那么AI工程师在AI相关开发中的作用是什么？
AI工程师的角色AI工程师使用Python等语言进行“AI开发”，“学习”将数据放入AI中以提高准确度，“学习”以验证AI在运行中并提高准确度。主要作用是执行“分析”并构建和运行人工智能。
公司使用人工智能来解决各种业务挑战。人工智能工程师需要利用人工智能专业知识和技术来开发人工智能系统并解决公司面临的问题。
AI工程师和IT工程师的区别以这种方式创建AI系统并解决企业问题的AI工程师与通常所说的IT工程师有何不同？
IT工程师IT工程师的主要工作是根据预定的规范和计划开发系统。因此，工作流程和要构建的系统具有一定的类型是一个特征。
人工智能工程师另一方面，在人工智能发展的时机，人工智能工程师也像IT工程师一样，按照规定的规范和计划来开发系统。但是，对于AI工程师来说，所需的知识会发生变化，因为这些内容将与AI相关。
比如很多编程语言都是Python、C、C++等，这和IT工程师说的很多Java和C#是不一样的。另外，由于使用的库如TensorFlow、PyTorch和Keras不同，您需要能够使用它们。
此外，如上所述，AI工程师可能负责AI学习的过程和分析。因此，即使IT工程师和AI工程师进行相同的开发，业务内容、所需的知识和技能也会发生显着变化。
AI工程师具体工作内容既然了解了AI工程师的角色，那我就来解释一下具体的工作。
如上所述，人工智能工程师的工作可以分为“人工智能开发”、“学习”和“分析”三类。在这里，我将解释每个是什么类型的工作。
人工智能开发首先是人工智能的发展，这是人工智能工程师最重要的部分。
近年来，深度学习被大量使用，以至于人工智能开发被称为深度学习。这种深度学习有TensorFlow、PyTorch、Keras等库，我们在利用这些库的同时进行开发。
主流的编程语言是Python，上面的库都用到了Python。在称为边缘AI的终端侧插入的AI类型的情况下，可以使用C或C++。
对于EdgeAI，还请查看以下文章。什么是边缘人工智能？解释云AI和使用场景的区别
学习开发AI后，我们将研究提高AI的准确性。
需要给内置的AI大量的数据。AI工程师还可以收集和创建这些数据，删除不需要的数据，称为清理等。
数据科学家可能负责这项学习任务。对于数据科学家，还请查看“什么是数据科学家？对技能、需求和未来潜力的全面解释！”
分析最后是分析。执行分析的AI工程师并不多，但在很多情况下，他们提供分析所需的数据。
数据科学家和数据分析师也活跃在分析领域。
与数据科学家一样，数据分析师主要负责提出如何通过分析和分析数据来实现项目目标。例如，我们分析数据以了解客户需求，根据结果做出假设，并提出解决企业问题所需的措施。
这是一份与数据科学家有很多相似之处的工作，但数据分析师更擅长分析。
AI工程师的主要活动场所是什么？既然已经确认了AI工程师的工作，接下来介绍一下AI工程师实际活跃和需要的站点。
采用人工智能技术的公司到目前为止，在自动驾驶等领域已经招聘了很多人工智能工程师。然而，由于人工智能技术将被金融、医疗制造商、制造行业等处理，预计未来将被广泛的公司所需要。
除了厂商之外，SIer（系统集成商）公司、专门从事AI系统的开发公司、专门从事AI的公司也纷纷出现，活动领域将越来越广泛。
人工智能系统并不是一个系统开发完成后的终结。还需要维护、维修等售后跟进，以维护AI系统。因此，随着使用人工智能的公司数量增加，对人工智能工程师的需求将不断增加。
AI相关教育者近年来，在招聘人工智能工程师的公司数量不断增加的同时，人工智能工程师的人力资源仍然短缺。
相信未来由于政府的人工智能战略，人工智能教育将变得更加普遍。预计在不久的将来，职业学校和民办学校将成为人工智能教育业务的热门。
因此，通过掌握人工智能的知识，您可以作为培养人工智能相关工程师的教育者发挥积极作用。
人工智能相关知识和技术将高度专业化。因此，如果你想成为一名人工智能相关的教育工作者，你作为一名人工智能工程师的经验和知识将非常有用。
大学和研究机构的研究人员AI工程师还可以选择在大学和研究机构专攻AI相关技术。
如果您作为AI工程师在一家公司工作，您将仅为商业目的开发AI。因此，AI工程师需要首先为项目获得结果。
另一方面，在大学或研究机构工作不是为了盈利，而是利用人工智能技术为整个社会做出贡献。也有可能出于“我想知道”和“我想尝试”等纯粹动机的AI开发。
大学和研究机构有更多机会从事基础研究，以开发新的人工智能技术，而不是应用现有技术。因此，将需要与人工智能相关的更高级的知识和技能。
AI工程师所需的知识和技能那么AI工程师究竟需要具备哪些技能呢？从这里开始，我将解释成为AI工程师必不可少的知识和技能。
机器学习和深度学习的知识AI工程师分析各种数据，解决企业问题，构建AI，最终形成系统。
到2021年，AI通常指的是深度学习，但根据所需的要求，机器学习可能适用。因此，人工智能工程师最好同时了解机器学习和深度学习。
以通用编程语言“Python”为中心的编程技巧AI工程师也做开发，所以他们需要编程知识。
如上所述，Python作为一种编程语言尤其重要。Python用于许多深度学习库，是一种与AI技术配合良好的编程语言。
此外，根据现场或项目的不同，C或C++开发也正在使用嵌入式边缘AI进行。
另请查看这篇文章以了解EdgeAI。什么是边缘人工智能？解释云AI和使用场景的区别
数学知识在机器学习中，使用微积分、线性代数、概率论、统计学等进行数据分析。因此，人工智能开发可能还需要数学知识。除了人工智能开发之外，还可以利用数据利用情况等数学知识。
AI工程师的需求和未来潜力到此为止，我们已经解释了AI工程师的技能和工作内容，但从现在开始，让我们看看未来的需求和未来的潜力。
未来需要很多人力资源使用人工智能开发业务的公司数量逐年增加。根据经济产业省的IT人力资源供需调查，人工智能人力资源的平均需求前景预计将从2018年的44,000人增加到2030年的243,000人。
但是，2030年人力资源供给展望为12万人，据了解，2030年平均人力资源供需缺口将超过12万人。因此，预计人工智能相关行业将继续需要大量人力资源。
与好客合作的可能性我觉得我的目标障碍很高，因为我需要先进的专业知识和技能才能成为AI工程师。但是，这是一个需求量很大的工作，公司为了确保优秀的人力资源，往往会给予工资等优惠待遇，并且有可能会与好客一起工作，所以可以说未来是高的。
成为AI工程师的职业道路通过这种方式，人工智能工程师是预计需求量很大的工作。作为一名AI工程师，你需要什么样的职业道路？
首先，要想成为一名人工智能工程师，就必须掌握“人工智能特有的技能”，例如编写数学模型和利用人工智能相关的库。除了上面提到的TensorFlow、PyTorch、Keras等库，Python等语言的开发能力也很重要。
除了技术技能外，最好拥有更接近数据科学家和数据分析师的技能，例如数据分析、报告和有效性验证。即使您不实际在现场进行分析，它也是提供必要数据的一部分。
在考虑职业道路时，获得这些技能并直接申请AI工程师工作是很常见的。但是，在这种情况下，由于需要可以立即使用的知识和技能，因此根据技能可能难以找到工作。
最好先跳槽到AI相关公司担任IT工程师，获得支持职位的经验，然后再争取AI工程师的职位。在这种情况下，您将能够利用您现有的技能换工作，并有机会在学习的同时接触该领域的人工智能，从而成为一名人工智能工程师，因此可能需要时间，但您可能会成为一名人工智能工程师。顺利……
AI工程师所需的资格到目前为止，我们已经从角色、技能、工作内容和职业道路方面研究了AI工程师。最后，我们再来看看与AI工程师的职业道路也有关系的资质。