23.4 可解释AI中的因果与几何方法

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23.4 可解释AI中的因果与几何方法 23.4 可解释AI中的因果与几何方法在人工智能从“黑箱”走向“白盒”的征途中，可解释性（Explainability）已成为连接算法性能与人类信任的关键桥梁。然而，仅凭后验的特征重要性或局部近似模型，往往难以揭示决策背后的深层机制。真正意义上的可解释AI，不仅需要回答“模型为何如此判断”，更需阐明“若条件改变，结果将如何变化”。正是在此背景下，因果推断与几何结构分析作为两大数学支柱，正逐步重塑可解释AI的理论根基与技术范式。因果之问：超越相关性的解释力传统机器学习建模本质上是基于统计相关性的函数拟合。