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    Patterns | 可解释图神经网络在药物性质预测问题上的定量评估研究

    图神经网络因其对图结构数据的强大表达能力而受到越来越多的关注,但它们仍然因为缺乏可解释性而受到质疑。当前可解释性人工智能方法受限于数据集,仅在社交网络等现实世界数据集上进行定性评估,缺少定量评估和比较。同时,可解释性方法生成的解释是否达到预期目的并提供可靠的答案也仍待探索。中山大学杨跃东教授团队联合星药科技研发团队在Cell Press旗下Patterns期刊发表了题为“Quantitative evaluation of explainable graph neural networks for molecular property prediction”的文章,该研究建立了五个分子可解释性基准数据集,定量评估了六种常用的可解释性方法与四种图神经网络模型的组合,并与药物化学家在可解释性任务上进行了直接比较。这是首次将可解释性方法与人类专家在可解释性任务上进行定量实验比较的研究。同时,基于模型学到的解释,研究人员开发了一种数据驱动的分子结构指纹,可作为分子属性预测中经典分子指纹的补充。相关成果[1]已于11月正式发表。

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    Patterns | 可解释图神经网络在药物性质预测问题上的定量评估研究

    图神经网络因其对图结构数据的强大表达能力而受到越来越多的关注,但它们仍然因为缺乏可解释性而受到质疑。当前可解释性人工智能方法受限于数据集,仅在社交网络等现实世界数据集上进行定性评估,缺少定量评估和比较。同时,可解释性方法生成的解释是否达到预期目的并提供可靠的答案也仍待探索。中山大学杨跃东教授团队联合星药科技研发团队在Cell Press旗下Patterns期刊发表了题为“Quantitative evaluation of explainable graph neural networks for molecular property prediction”的文章,该研究建立了五个分子可解释性基准数据集,定量评估了六种常用的可解释性方法与四种图神经网络模型的组合,并与药物化学家在可解释性任务上进行了直接比较。这是首次将可解释性方法与人类专家在可解释性任务上进行定量实验比较的研究。同时,基于模型学到的解释,研究人员开发了一种数据驱动的分子结构指纹,可作为分子属性预测中经典分子指纹的补充。相关成果[1]已于11月正式发表。

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    你的模型需要解释(二)

    广义上的可解释性指在我们需要了解或解决一件事情的时候,我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。比如我们在调试bug的时候,需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。比如在科学研究中面临一个新问题的研究时,我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状,以获得对研究方向的正确认识。反过来理解,如果在一些情境中我们无法得到相应的足够的信息,那么这些事情对我们来说都是不可解释的。比如刘慈欣的短篇《朝闻道》中霍金提出的“宇宙的目的是什么”这个问题一下子把无所不知的排险者卡住了,因为再高等的文明都没办法理解和掌握造物主创造宇宙时的全部信息,这些终极问题对我们来说永远都是不可解释的。

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