资源介绍
这本书由Morgan Kaufmann出版社于2026年推出，全书三百二十多页，由来自土耳其蝙蝠大学工程学院电气与电子工程系的奥默·法鲁克·埃尔特鲁尔担任主编，与加州大学河滨分校的塔希尔·杰廷·阿金奇以及穆萨·伊尔马兹共同编辑完成，是一本聚焦于人工智能模型可解释性的系统性著作。翻开目录就能感受到编者的用心，整本书并非泛泛地讨论AI技术，而是把目光锁定在一个近年来备受关注的议题上——我们如何理解那些由AI训练出来的模型？它们做出了判断，但我们是否知道它为什么这样判断？尤其是在医疗、金融、工程等高风险领域，模型的可解释性直接关系到使用者能否信任它、能否真正将它部署到实际场景中。书中第一章就给出了全书的框架性认知，从可解释AI（XAI）的术语界定、历史脉络讲起，逐一梳理了从基于规则的模型、线性与逻辑回归、决策树、K近邻、支持向量机，到随机森林、人工神经网络、深度学习乃至大语言模型的演进路径，并提出了一个核心权衡——精度与可解释性往往此消彼长，而XAI的核心使命就是找到二者的平衡点。随后的章节则深入到具体的技术层面，Mustafa Ilhan Akbas所撰写的章节系统阐述了模型解释的方法论，从内在可解释模型到事后解释技术，从全局解释到局部解释，从模型无关方法到模型特定方法，分类清晰且层次分明。书中还涉及部分依赖图、ALE图、反事实解释、扰动特征重要性、梯度显著性、层级相关性传播、影响函数、大语言模型可解释性等当前学术界的前沿话题，同时也介绍了概念激活向量、原型与批评样本、解耦表示等以概念和实例驱动的解释方法。在编程实现层面，本书的一大亮点是同时给出了Python和MATLAB两种主流平台的代码示例，这意味着无论读者习惯哪种工具生态，都能跟着书中的案例动手实践，真正做到理论与应用结合。从目录所列的章节来看，内容的覆盖面相当宽，既有面向初学者的概念普及，也有面向研究者和工程师的深度技术探讨。对于正在学习机器学习和深度学习的学生、从事AI应用开发的工程师、需要在论文或项目中考虑模型透明度的科研人员，以及对AI伦理和可解释性议题感兴趣的政策制定者和管理者而言，这本书都有相当的参考价值。在当前大模型席卷各行各业的背景下，能够静下心来认真讨论模型如何被理解、如何被信任，本身就体现了一种难得的清醒。