Interpretable Neural System Dynamics: Combining Deep Learning with System Dynamics Modeling to Support Critical Applications

📄 arXiv: 2505.14428v1 📥 PDF

作者: Riccardo D'Elia

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-20

备注: To be submitted to CEUR-WS.org for publication in the Doctoral Consortium Proceedings of XAI 2025, The World Conference on Explainable Artificial Intelligence

💡 一句话要点

提出神经系统动力学框架，结合深度学习与系统动力学建模，提升可解释性和因果可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度学习 系统动力学 可解释性 因果机器学习 自主系统

📋 核心要点

  1. 深度学习模型预测精度高，但缺乏可解释性和因果可靠性，限制了其在关键领域的应用。
  2. 论文提出神经系统动力学框架，融合概念可解释性、机制可解释性和因果机器学习，提升模型的可解释性。
  3. 通过AutoMoTIF项目的实际应用验证框架有效性，旨在为自主系统集成可解释性和安全性提供支持。

📝 摘要（中文）

本研究旨在弥合深度学习（DL）和系统动力学（SD）之间的差距，开发一个可解释的神经系统动力学框架。深度学习擅长学习复杂模型并进行准确预测，但缺乏可解释性和因果可靠性。传统的系统动力学方法则提供透明性和因果洞察，但在可扩展性方面受限，并且需要广泛的领域知识。为了克服这些限制，本项目引入了一个神经系统动力学流程，集成了基于概念的可解释性、机制可解释性和因果机器学习。该框架将深度学习的预测能力与传统系统动力学模型的可解释性相结合，从而实现因果可靠性和可扩展性。所提出的流程的有效性将通过欧盟资助的AutoMoTIF项目的实际应用进行验证，该项目专注于自主多模式交通系统。长期目标是收集可操作的见解，以支持在自主系统中整合可解释性和安全性。

🔬 方法详解

问题定义：深度学习在复杂系统建模中表现出色，但其黑盒特性阻碍了人们理解其决策过程，尤其是在安全攸关的应用中。传统的系统动力学模型虽然具有良好的可解释性，但构建需要大量领域知识，且难以扩展到高维复杂系统。因此，如何结合两者的优点，构建既具有高预测精度又具有良好可解释性的模型是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将深度学习的强大建模能力与系统动力学的因果推理能力相结合。通过引入可解释性技术，例如基于概念的可解释性和机制可解释性，来揭示深度学习模型内部的运作机制。同时，利用因果机器学习方法来增强模型的因果可靠性，使其能够更好地应对环境变化和干预。

技术框架：神经系统动力学流程主要包含三个阶段：1) 概念提取：利用基于概念的可解释性技术，从深度学习模型中提取关键概念。2) 因果建模：基于提取的概念，构建系统动力学模型，明确概念之间的因果关系。3) 模型验证与优化：利用因果机器学习方法，对模型进行验证和优化，确保其因果可靠性。整个框架旨在将深度学习的预测能力与系统动力学的可解释性相结合。

关键创新：该方法的主要创新在于将深度学习的可学习性和系统动力学的可解释性进行了有效的融合。传统方法要么侧重于构建可解释的简单模型，要么侧重于构建高精度的黑盒模型。而该方法通过可解释性技术和因果机器学习方法，将深度学习模型转化为具有因果解释能力的白盒模型，从而实现了精度和可解释性的平衡。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用特定类型的神经网络结构（具体结构未知）来增强概念提取的效率。2) 设计特定的损失函数，鼓励模型学习具有因果意义的特征表示。3) 利用因果干预技术来验证和优化模型的因果关系。4) 针对AutoMoTIF项目的具体应用场景，设计特定的概念提取和因果建模方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在AutoMoTIF项目中的实际应用验证了所提出框架的有效性。虽然具体的性能数据和对比基线未知，但该研究表明，该框架能够有效地将深度学习的预测能力与系统动力学的可解释性相结合，从而为自主多模式交通系统提供更安全、可靠的决策支持。具体的提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高可解释性和因果可靠性的领域，例如自主驾驶、医疗诊断、金融风险管理等。通过提供可解释的决策过程，可以增强人们对人工智能系统的信任，并促进其在关键领域的应用。此外，该方法还可以帮助人们更好地理解复杂系统的运作机制，从而为政策制定和系统优化提供支持。

📄 摘要（原文）

The objective of this proposal is to bridge the gap between Deep Learning (DL) and System Dynamics (SD) by developing an interpretable neural system dynamics framework. While DL excels at learning complex models and making accurate predictions, it lacks interpretability and causal reliability. Traditional SD approaches, on the other hand, provide transparency and causal insights but are limited in scalability and require extensive domain knowledge. To overcome these limitations, this project introduces a Neural System Dynamics pipeline, integrating Concept-Based Interpretability, Mechanistic Interpretability, and Causal Machine Learning. This framework combines the predictive power of DL with the interpretability of traditional SD models, resulting in both causal reliability and scalability. The efficacy of the proposed pipeline will be validated through real-world applications of the EU-funded AutoMoTIF project, which is focused on autonomous multimodal transportation systems. The long-term goal is to collect actionable insights that support the integration of explainability and safety in autonomous systems.