本文圍繞近期的兩項(xiàng)工作，討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中符號概念的涌現(xiàn)現(xiàn)象，即『深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征是否是符號化的』的問題。如果我們繞開 “應(yīng)用技術(shù)提升” 的視角，從 “科學(xué)發(fā)展” 的角度來重新審視 AI，證明 AI 模型中的符號涌現(xiàn)現(xiàn)象無疑是具有重大意義的。

(資料圖片)

1. 首先，目前大部分的可解釋性研究都在試圖將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋為一個(gè) “清晰的”、“語義化的”、或 “邏輯化的” 模型。但是，如果無法證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的符號涌現(xiàn)，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在表征成分真的有大量的混亂成分，那么大部分的可解釋性研究就失去了其基本事實(shí)依據(jù)。

2. 其次，如果無法證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的符號涌現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展將會(huì)大概率困在 “結(jié)構(gòu)”、“損失函數(shù)”、“數(shù)據(jù)” 等外圍因素的層面，而無法直接高層的認(rèn)知層面去實(shí)現(xiàn)知識層面的交互式學(xué)習(xí)。往這個(gè)方向發(fā)展需要更干凈清晰的理論支撐。

因此，本文主要從以下三個(gè)方面介紹。

1. 如何去定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的符號化概念，從而可靠地發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的符號涌現(xiàn)現(xiàn)象。

2. 為什么所量化的符號化概念可以認(rèn)為是可信的概念（稀疏性、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征的 universal matching、遷移性、分類性、對歷史解釋性指標(biāo)的解釋）。

3. 如何證明符號化概念的涌現(xiàn) —— 即理論證明當(dāng) AI 模型在某些情況下（一個(gè)并不苛刻的條件），AI 模型的表征邏輯可以解構(gòu)為極少數(shù)的可遷移的符號化概念的分類效用（這部分會(huì)在 4 月底公開討論）。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.06206.pdf

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.13080.pdf

該研究作者包括上海交通大學(xué)碩士二年級學(xué)生李明杰、上海交通大學(xué)博士三年級學(xué)生任潔，李明杰和任潔都師從張拳石老師。他們所在的實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)常年做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性的研究。對于可解釋性領(lǐng)域，研究者可以從不同角度來分析，有解釋表征的，有解釋性能的，有相對可靠合理的，也有不合理的。但是，深入討論下去，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋有兩個(gè)根本的愿景，即「能否清晰且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乇硎境錾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念」和「能否準(zhǔn)確解釋出決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的因素」。

在「解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念」這一方向上，所有研究者都必須面對的一個(gè)核心問題 ——“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征到底是不是符號化概念化的”。如果這個(gè)問題回答不清楚，那么后續(xù)的研究很難進(jìn)行 —— 如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征本身都是混亂的，然后研究者強(qiáng)行用一堆 “符號化的概念” 或 “因果邏輯” 去解釋，這樣一來方向就錯(cuò)了？對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)符號化表征的假設(shè)，是進(jìn)行深入研究該領(lǐng)域的基礎(chǔ)，但是對此問題的論證往往讓人無從下手。

大部分研究者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一直覺是 “它不可能是符號化的吧？” 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畢竟不是圖模型。在一篇由 Cynthia 等人撰寫的論文中《Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead》 [3]，，讓人們誤以為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事后解釋(post-hoc explanation)天然地是不可靠的。

那么，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在表征真的是非?；靵y的？而不是清晰的、稀疏的、符號化的嗎？圍繞這個(gè)問題，我們定義了博弈交互 [4,5]，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征瓶頸 [6]，研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對視覺概念表征的特點(diǎn) [7,8]，從而證明了交互概念與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化和魯棒性的關(guān)系 [9,10,11,12]，進(jìn)而完善了沙普利值 [13]，但是實(shí)驗(yàn)室前期僅僅圍繞 “符號化表征” 核心的周邊進(jìn)行探索，始終無法直接探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征是否是符號化的。

這里我們先說結(jié)論 ——在大部分情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征是清晰的、稀疏的、符號化的。這個(gè)結(jié)論背后有大量的理論證明，以及大量的實(shí)驗(yàn)論證。在理論方面，我們目前的研究證明了一些可以支撐 “符號化” 的特性，但是目前證明還不足以對 “符號化表征” 給出嚴(yán)謹(jǐn)明確的解答。未來幾個(gè)月，我們會(huì)有更加嚴(yán)謹(jǐn)、全面的證明。

如何定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念

在分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們需要明確 “如何定義網(wǎng)絡(luò)所建模的概念”。實(shí)際上，對于這一問題，之前已經(jīng)有了相關(guān)研究 [14,15]，并且實(shí)驗(yàn)結(jié)果也比較優(yōu)異 —— 但是，我們認(rèn)為，“概念” 的定義在理論上應(yīng)有 “嚴(yán)謹(jǐn)性” 的數(shù)學(xué)保證。

因此，我們在論文 [1] 中定義了I(S)這一指標(biāo)，用來量化概念 S 對于網(wǎng)絡(luò)輸出的效用，這里 S 指的是組成這一概念的所有輸入變量的集合。例如，給定一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)輸入句子 x=“I think he is a green hand.”，每個(gè)單詞可以看成網(wǎng)絡(luò)的其中一個(gè)輸入變量，句中的三個(gè)詞 “a”，“green”，“hand” 可以構(gòu)成一個(gè)潛在的概念 S={a,green,hand}。每個(gè)概念 S 表示了 S 中輸入變量之間的 “與” 關(guān)系：當(dāng)且僅當(dāng) S 中的輸入變量全部出現(xiàn)時(shí)，這一概念才被觸發(fā)，從而為網(wǎng)絡(luò)輸出貢獻(xiàn) I (S) 的效用。而當(dāng) S 中任意變量被遮擋時(shí)，I (S)這部分效用就從原本的網(wǎng)絡(luò)輸出中移除了。例如，對于 S={a,green,hand} 這一概念，如果把輸入句子中的 “hand” 一詞遮擋，那么這一概念就不被觸發(fā)，網(wǎng)絡(luò)輸出中也不會(huì)包含這一概念的效用 I (S)。

我們證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出總可以被拆分為所有觸發(fā)概念效用之和。即在理論上，對于一個(gè)包含 n 個(gè)輸入單元的樣本，最多有

種不同的遮擋方式，我們總可以用『少量概念』的效用來『精確擬合』神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)『所有

種』不同遮擋樣本上的輸出值，從而證明了 I (S)的『嚴(yán)謹(jǐn)性』。下圖給了一個(gè)簡單的例子。

進(jìn)一步，我們在論文 [1] 中證明了 I (S)滿足博弈論中 7 條性質(zhì)，進(jìn)一步說明了這一指標(biāo)的可靠性。

除此以外，我們還證明了博弈交互概念 I (S)能夠解釋博弈論中大量經(jīng)典指標(biāo)的基本機(jī)理，比如 Shapley value [16]、Shapley interaction index [17]，以及 Shapley-Taylor interaction index [18]。具體地，我們可以將這三種指標(biāo)表示為交互概念的不同線性和的形式。

實(shí)際上，課題組的前期工作已經(jīng)基于博弈交互概念指標(biāo)來定義 Shapley value 的最優(yōu)基準(zhǔn)值 [13]，并探索視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的『原型視覺概念』及其『美觀度』[8]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否建模了清晰、符號化的概念表征

有了這一指標(biāo)，我們進(jìn)一步探索上面提到的核心問題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否真的能從訓(xùn)練任務(wù)中總結(jié)出清晰的、符號化的、概念化的表征？所定義的交互概念真的能表示一些有意義的 “知識”，還是僅僅是一個(gè)純粹從數(shù)學(xué)上湊出來的沒有明確意義的 tricky metrics？為此，我們從以下四個(gè)方面回答這一問題 —— 符號化概念化的表征應(yīng)當(dāng)滿足稀疏性、樣本間遷移性、網(wǎng)絡(luò)間遷移性，以及分類性。

要求一（概念稀疏性）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念應(yīng)當(dāng)是稀疏的

不同于連結(jié)主義，符號主義的一個(gè)特性在于人們希望用少量的、稀疏的概念來表示網(wǎng)絡(luò)學(xué)到的知識，而不是用大量、稠密的概念。實(shí)驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)，在大量潛在概念中，僅有非常少量的顯著概念。即大部分交互概念的交互效用 I (S)趨近于 0，故可以忽略，僅有極少量的交互概念有較顯著的交互效用 I (S)，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出僅僅決定于少量概念的交互效用。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于每個(gè)樣本的推斷可以被簡潔地解釋為少量顯著概念的效用。

要求二（樣本間遷移性）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念在不同樣本間應(yīng)當(dāng)具有遷移性

在單個(gè)樣本上滿足稀疏性是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，更重要的是，這些稀疏的概念表達(dá)應(yīng)當(dāng)能夠在不同樣本之間互相遷移。如果同一個(gè)交互概念可以在不同樣本中表征，如果不同樣本總提取出類似的交互概念，那么這個(gè)交互概念更可能代表一種有意義的普適的知識。反之，如果大部分交互概念僅僅在一兩個(gè)特定樣本上有表征，那么這樣所定義的交互更傾向于一個(gè)僅有數(shù)學(xué)定義但沒有物理意義的 tricky metric。在實(shí)驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)，往往存在一個(gè)較小的概念字典，它能夠解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為同類別樣本所建模的大部分概念。

我們也可視化了一些概念，并且發(fā)現(xiàn)，相同的概念通常對不同的樣本產(chǎn)生類似的效果，這也驗(yàn)證了概念在不同樣本之間的遷移性。

要求三（網(wǎng)絡(luò)間遷移性）：不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念之間應(yīng)當(dāng)具有遷移性

類似地，這些概念應(yīng)當(dāng)能夠被不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定地學(xué)到，無論是不同初始化的網(wǎng)絡(luò)，還是不同架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以設(shè)計(jì)為全然不同的架構(gòu)，建模不同維數(shù)的特征，但是如果不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面對同一個(gè)具體任務(wù)可以實(shí)現(xiàn)『殊途同歸』，即如果不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以穩(wěn)定地學(xué)習(xí)到類似的一組交互概念，那么我們可以認(rèn)為這組交互概念是面向這個(gè)任務(wù)的根本的表征。比如，如果不同的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)都不約而同地建模了眼睛、鼻子、嘴之間的交互，那么我們可以認(rèn)為這樣的交互是更 “本質(zhì)的”“可靠的”。在實(shí)驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)，越顯著的概念越容易被不同的網(wǎng)絡(luò)同時(shí)學(xué)到，相對比例的顯著交互是被不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所共同建模的。

要求四（概念分類性）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的概念應(yīng)當(dāng)具有分類性

最后，對于分類任務(wù)而言，如果一個(gè)概念具有較高的分類性，那么它應(yīng)當(dāng)為大多數(shù)樣本上的分類起到一致的正向作用（或是一致的負(fù)向作用）。較高的分類性可以驗(yàn)證這個(gè)概念可以獨(dú)立地承擔(dān)分類任務(wù)，從而更大可能的是一個(gè)可靠的概念，而不是不成熟的中間特征。我們同樣設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證這一性質(zhì)，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的概念往往具有較高的分類性。

綜上所述，上面的四個(gè)方面表明，在大部分情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征是清晰的、稀疏的、符號化的。當(dāng)然，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也并不是每時(shí)每刻都能夠建模這種清晰、符號化的概念，在少數(shù)極端情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)不到稀疏、可遷移的概念，具體請看我們的論文 [2]。

此外，我們還利用此交互來解釋了大模型[22]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的符號化表征在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性中的意義

1. 從可解釋性領(lǐng)域發(fā)展的角度來看，最直接的意義就是為 “概念層面解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” 找到了一定的依據(jù)。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的表征都不是符號化的，那么從符號化概念層面對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋就只能是隔靴搔癢，解釋的結(jié)果一定是似是而非的，并不能實(shí)質(zhì)性的推導(dǎo)深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步的發(fā)展。

2. 從 2021 年開始，我們逐步構(gòu)建了一個(gè)基于博弈交互的理論體系。發(fā)現(xiàn)基于博弈交互，我們可以統(tǒng)一解釋兩個(gè)核心問題 “怎樣量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的知識” 和 “怎樣解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征能力”。在 “怎樣量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的知識” 方向上，除了本文提到的兩個(gè)工作之外，課題組的前期工作已經(jīng)基于博弈交互概念指標(biāo)，來定義 Shapley value 的最優(yōu)基準(zhǔn)值 [13]，并探索視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的『原型視覺概念』及其『美觀度』[7,8]。

3. 在 “怎樣解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征能力” 方向上，課題組證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同交互的表征瓶頸 [6]，研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何通過其所建模的交互概念來確定其泛化性 [12,19]，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建模的交互概念與其對抗魯棒性和對抗遷移性的關(guān)系 [9,10,11,20]，證明了貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更難以建模復(fù)雜交互概念 [21]。

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