Изменение графа: диффузионные модели для объяснимого ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новый подход использует диффузионные модели для генерации правдоподобных и действенных изменений в графовых структурах, позволяя направлять прогнозы модели к желаемым результатам.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенный метод одновременно обеспечивает поддержку дискретных входных данных, вычислительную эффективность при генерации и сохранение близости к многообразию данных, в отличие от существующих подходов, которые либо не работают с категориальными графами, либо сталкиваются с комбинаторной непрактичностью, либо не обеспечивают соблюдение ограничений многообразия, что достигается за счет дистилляции информации о метках в условную дискретную диффузионную модель и последующего применения конвейера GDCE для генерации.

В статье представлен диффузионный фреймворк для генерации контрфактических объяснений на графах, использующий метод Classifier-Free Guidance и учитывающий структуру графового многообразия.

Несмотря на высокую точность моделей машинного обучения, работающих со структурированными графами, понимание причин, лежащих в основе их предсказаний, часто остается непрозрачным. В статье ‘Graph Diffusion Counterfactual Explanation’ представлен новый подход к генерации контрфактических объяснений для графовых данных, объединяющий дискретные диффузионные модели и направляющую классификацию без учителя. Предложенный фреймворк позволяет создавать реалистичные и минимально отличающиеся контрфактические примеры, изменяющие предсказания модели в желаемом направлении. Сможет ли этот подход открыть новые возможности для интерпретируемого машинного обучения в таких областях, как предсказание свойств молекул и анализ социальных сетей?

Понимание Непрозрачности: Зачем Объяснять Графовые Нейронные Сети?

По мере того, как графовые нейронные сети (GNN) всё активнее внедряются в критически важные сферы применения, от обнаружения мошенничества до разработки лекарств и рекомендательных систем, их непрозрачность представляет собой серьезную проблему. Суть заключается в том, что GNN, подобно сложным «черным ящикам», принимают решения, внутренние механизмы которых остаются скрытыми от понимания. Это затрудняет проверку надежности и предсказуемости этих систем, а также вызывает опасения в ситуациях, где требуется обоснование принятых решений, например, в медицине или юриспруденции. Отсутствие прозрачности не только подрывает доверие к GNN, но и создает препятствия для их широкого внедрения в областях, где безопасность и ответственность имеют первостепенное значение.

Понимание причин, по которым графовая нейронная сеть (ГНС) пришла к конкретному прогнозу, имеет решающее значение для обеспечения доверия, безопасности и ответственного внедрения искусственного интеллекта. В областях, где решения ГНС влияют на критически важные процессы — например, в медицине, финансах или системах безопасности — недостаточно просто получить результат; необходимо понимать, какие факторы и связи в графе привели к этому решению. Отсутствие прозрачности в работе ГНС может привести к ошибкам, предвзятости и нежелательным последствиям, особенно в ситуациях, требующих высокой степени ответственности. Поэтому, разработка методов, позволяющих «заглянуть внутрь» ГНС и понять логику ее работы, становится не просто академической задачей, а необходимостью для успешного и этичного применения этих мощных инструментов.

Существующие методы объяснения решений, принимаемых графовыми нейронными сетями, часто сталкиваются с серьезными ограничениями, препятствующими их практическому применению. Нередко наблюдается низкая достоверность объяснений — то есть, они не точно отражают реальные факторы, повлиявшие на предсказание модели. Кроме того, многие из этих методов не масштабируются для работы с большими графами, что делает их непригодными для анализа сложных систем, таких как социальные сети или биологические сети. Эта проблема особенно актуальна в критически важных областях, где требуется не только получить точный результат, но и понять, почему модель пришла именно к такому заключению, а не просто полагаться на «черный ящик». В результате, несмотря на теоретическую привлекательность, многие перспективные подходы к интерпретируемому машинному обучению на графах остаются невостребованными на практике из-за недостаточной точности и вычислительной эффективности.

Разработка надёжных и интерпретируемых методов для работы с графовыми данными представляется первостепенной задачей в современном искусственном интеллекте. В связи с растущим распространением графовых нейронных сетей (GNN) в критически важных областях, таких как медицина, финансы и транспорт, способность не просто получать предсказания, но и понимать логику, лежащую в их основе, становится определяющей. Непрозрачность GNN может привести к недоверию и даже опасным последствиям, особенно в ситуациях, требующих высокой степени ответственности. Поэтому, усилия, направленные на создание алгоритмов, позволяющих выявлять ключевые факторы, влияющие на решения GNN, и предоставлять понятные объяснения их работы, являются необходимым условием для безопасного и эффективного внедрения этих технологий в реальный мир. Повышение прозрачности графовых моделей способствует не только улучшению доверия к ним, но и выявлению потенциальных ошибок или предвзятостей, что позволяет повысить их надёжность и справедливость.

Контрфактические Сценарии: Открывая Возможности «Что Если?»

Контрфактические объяснения представляют собой эффективный метод анализа поведения моделей машинного обучения, основанный на построении сценариев «что если?». Вместо простого определения факторов, повлиявших на решение модели, контрфактические объяснения позволяют определить, какие минимальные изменения входных данных привели бы к другому предсказанию. Этот подход позволяет не только понять логику работы модели, но и выявить наиболее значимые признаки, определяющие её решения, что особенно полезно для задач интерпретируемости и отладки. По сути, контрфактический анализ позволяет задать вопрос: «Что нужно изменить во входных данных, чтобы модель пришла к другому выводу?», и получить конкретный ответ в виде модифицированного примера.

Определение минимальных изменений в структуре графа, необходимых для изменения предсказания модели, позволяет выявить ключевые признаки, оказывающие наибольшее влияние на принятое решение. Данный подход основан на анализе чувствительности модели к изменениям входных данных. Путем последовательного внесения небольших модификаций в граф и отслеживания изменения выходного значения, можно установить, какие узлы или связи являются критически важными для получения конкретного результата. Эффективность этого метода заключается в том, что он позволяет локализовать факторы, определяющие поведение модели, и понять, какие аспекты данных наиболее значимы для ее работы. Например, удаление или изменение веса определенного ребра может привести к изменению предсказания, что указывает на его важность.

Генерация осмысленных и реалистичных контрфактических графов представляет собой сложную задачу, поскольку требует не просто изменения входных данных, но и сохранения их правдоподобия и соответствия реальным данным. Простое внесение небольших изменений в признаки может привести к созданию графов, которые являются статистически неправдоподобными или не соответствуют ограничениям предметной области. Кроме того, необходимо учитывать взаимосвязи между признаками, чтобы изменения не приводили к нелогичным или невозможным сценариям. Алгоритмы генерации контрфактических графов должны учитывать эти факторы для обеспечения их полезности и достоверности.

Современные исследования активно используют диффузионные модели для генерации контрфактических примеров, решающих проблему создания реалистичных и разнообразных альтернатив. В отличие от традиционных методов, которые часто приводят к неправдоподобным или нерелевантным изменениям во входных данных, диффузионные модели обучаются на распределении данных и способны генерировать небольшие, но значимые модификации, сохраняя при этом общую структуру и правдоподобие. Этот подход позволяет создавать множество контрфактических графов, каждый из которых представляет собой альтернативное, но реалистичное изменение, которое могло бы привести к другому прогнозу модели, обеспечивая более глубокое понимание ее поведения и улучшая интерпретируемость.

При помощи контрфактических примеров из базы TwoZINC-250k удается направленно изменять логарифм коэффициента распределения (logP) молекул, добиваясь заданного целевого диапазона.

Диффузия по Графу: Генерация Контрфактических Объяснений

Метод Graph Diffusion Counterfactual Explanation представляет собой фреймворк дискретной диффузии, управляемой без использования классификатора, разработанный специально для генерации контрфактических объяснений на графах. В отличие от существующих подходов, он не требует предварительно обученных моделей-классификаторов для направления процесса диффузии. Вместо этого, фреймворк использует механизм Classifier-Free Guidance, который позволяет напрямую управлять процессом генерации контрфактических графов, обеспечивая большую гибкость и контроль над конечным результатом. Это позволяет создавать минимальные изменения в исходном графе, необходимые для достижения желаемого изменения в целевой переменной, сохраняя при этом структурную валидность.

Данный метод является развитием существующих подходов к генерации контрфактических объяснений, таких как FreeGress, и предлагает улучшенные показатели как в отношении достоверности (fidelity), так и разнообразия (diversity) генерируемых объяснений. В отличие от предыдущих решений, предложенный подход позволяет получать более правдоподобные и вариативные контрфактические примеры, что критически важно для понимания влияния изменений в графовой структуре на предсказываемые свойства. Улучшение достигается за счет оптимизации процесса диффузии и использования методов, направленных на увеличение разнообразия генерируемых графов при сохранении высокой степени их структурной валидности.

Метод использует технику Classifier-Free Guidance для эффективной навигации по процессу диффузии в направлении правдоподобных контрфактических примеров. В отличие от подходов, требующих отдельного классификатора для оценки правдоподобия, Classifier-Free Guidance позволяет модели самостоятельно оценивать и корректировать процесс диффузии, направляя его к структурам, которые одновременно изменяют целевое свойство и сохраняют общую валидность графа. Это достигается путем обучения модели с использованием как условных, так и безусловных данных, что позволяет ей генерировать контрфактические примеры без необходимости в отдельном классификаторе правдоподобия, повышая эффективность и гибкость процесса генерации.

При оценке на наборе данных ZINC-250k предложенный метод демонстрирует структурную валидность до 71% и точность достижения целевого значения до 55%. Это указывает на способность алгоритма эффективно манипулировать свойствами молекул, таких как logP и QED, генерируя правдоподобные и структурно корректные контрфактические примеры. Высокая структурная валидность подтверждает, что сгенерированные молекулы соответствуют основным химическим принципам, а точность достижения целевого значения свидетельствует об успешном изменении целевых свойств в рамках заданного ограничения.

Валидация и Более Широкие Последствия: От Надежности к Инновациям

Тщательная оценка предложенного метода с использованием метрик, таких как расстояние редактирования графов (GED) и коэффициент Танимото, подтверждает его способность генерировать реалистичные и минимальные контрфактические примеры. Проведенные тесты демонстрируют, что генерируемые молекулы отличаются высокой степенью схожести с исходными, при этом изменения в структуре остаются незначительными, что подтверждается низким значением GED. Коэффициент Танимото, измеряющий химическое сходство, также указывает на высокую степень сохранения свойств молекул после внесения изменений. Эти результаты свидетельствуют о том, что метод способен эффективно выявлять минимальные изменения в структуре молекулы, необходимые для достижения желаемого эффекта, что крайне важно для применения в задачах, требующих высокой точности и интерпретируемости, например, в разработке новых лекарственных препаратов.

Для обеспечения надежности и практической применимости разработанного метода генерации контрфактических примеров, особое внимание уделено химической валидности полученных молекул. Использование библиотеки RDKit позволило автоматически проверить, соответствуют ли сгенерированные структуры базовым принципам химии и обладают ли они разумной геометрией. Данная проверка критически важна, поскольку позволяет исключить получение нереалистичных или физически невозможных соединений, что необходимо для последующего использования этих молекул в таких областях, как открытие лекарств и материаловедение. По сути, валидация с помощью RDKit гарантирует, что сгенерированные контрфактические примеры не только минимально отличаются от исходных, но и представляют собой химически правдоподобные структуры, пригодные для дальнейших исследований и экспериментов.

Проведенные оценки показали, что разработанный метод демонстрирует высокую эффективность в генерации минимальных контрфактических примеров. Набор данных ZINC-250k, включающий более миллиона молекул, позволил установить, что среднее значение коэффициента подобия Танимото составляет 0.5 при уровне возмущения $τ=10$. Это свидетельствует о том, что генерируемые контрфактические примеры сохраняют значительную химическую схожесть с исходными молекулами. Кроме того, анализ на планарных графах выявил среднее расстояние редактирования графов (GED) равное 1.57, что подтверждает минимальность внесенных изменений в структуру молекул. Полученные результаты демонстрируют способность метода создавать правдоподобные и обоснованные контрфактические примеры, что имеет важное значение для повышения надежности и прозрачности графовых нейронных сетей.

Данная работа открывает перспективы для создания более прозрачных и надёжных графовых нейронных сетей (GNN), что является ключевым фактором для ответственной разработки искусственного интеллекта в таких областях, как открытие и разработка лекарственных препаратов и материаловедение. Повышение доверия к моделям GNN позволяет исследователям не только предсказывать свойства молекул и материалов, но и понимать, какие факторы влияют на эти предсказания. Это, в свою очередь, способствует более эффективному проектированию новых соединений с заданными характеристиками и снижает риски, связанные с использованием «чёрных ящиков» в критически важных приложениях. Создание более интерпретируемых моделей GNN способствует более глубокому пониманию механизмов, лежащих в основе биологических процессов и свойств материалов, что в конечном итоге ускоряет научные открытия и инновации.

Исследование демонстрирует элегантный подход к объяснению предсказаний графовых моделей, избегая излишней сложности в интерпретации. Авторы предлагают метод генерации контрфактических объяснений, основанный на диффузионных моделях, что позволяет создавать реалистичные изменения в графе для достижения желаемого результата. Этот подход особенно ценен в контексте предсказания молекулярных свойств, где даже незначительные изменения в структуре могут привести к существенным изменениям в характеристиках. Как однажды заметил Джон фон Нейманн: «В науке нет места для домыслов, только для точных расчетов и логических выводов». Данная работа, стремясь к ясности и точности в объяснении сложных моделей, полностью соответствует этому принципу, подчеркивая важность минимизации избыточности и фокусировки на ключевых факторах, определяющих результат.

Что Дальше?

Предложенный подход к генерации контрфактических объяснений на графах, безусловно, открывает новые пути для интерпретации предсказаний, однако иллюзия простоты часто скрывает глубинную сложность. Истинно ли, что любое улучшение, выраженное в сжатии информации без потерь, является благом? Кажется, стремление к «реалистичным» правкам неминуемо ведет к увеличению размерности пространства решений, а следовательно, к усложнению оценки их значимости. Необходимо критически переосмыслить критерии «действенности» контрфактических объяснений: достаточно ли изменить предсказание, или необходимо, чтобы изменение было принципиально понятным для человека, а не просто статистически значимым?

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется преодоление дискретности диффузионных моделей. Более гладкое пространство латентных переменных позволит не только генерировать более правдоподобные графы, но и, возможно, откроет путь к автоматическому обнаружению минимальных изменений, необходимых для достижения желаемого результата. Однако, следует помнить: утонченность алгоритма не всегда гарантирует ясность интерпретации. Порой, самое элегантное решение — это простое удаление лишнего.

И, наконец, не стоит забывать о фундаментальной проблеме: можем ли мы вообще надеяться понять сложные системы, такие как молекулярные свойства, с помощью упрощенных моделей? Возможно, истинная красота заключается не в возможности объяснить предсказание, а в признании его необъяснимости. Поиск компрессии без потерь в конечном итоге может оказаться тщетным.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16287.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-22 18:54