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未经核实请勿解释：通过视频活动识别对可解释人工智能进行评估
可解释的机器学习和人工智能模型已用于证明模型的决策过程。这种增加的透明度旨在帮助提高用户的表现和对底层模型的理解。然而，在实践中，可解释的系统面临许多悬而未决的问题和挑战。具体来说，设计人员可能会降低深度学习模型的复杂性以提供可解释性。然而，这些简化模型生成的解释可能无法准确地证明模型的合理性，也无法真实地反映模型。这可能会进一步增加用户的困惑，因为他们可能认为这些解释对于模型预测没有意义。了解这些解释如何影响用户行为是一个持续的挑战。在本文中，我们探讨了解释的真实性如何影响智能系统中的用户表现和一致性。通过对可解释活动识别系统的受控用户研究，我们比较了视频评论和查询任务的解释真实性变化。结果表明，与准确解释和没有解释的系统相比，低真实性的解释会显著降低用户的表现和一致性。这些发现证明了准确和易懂的解释的重要性，并警告说，就对用户表现和对人工智能系统的依赖的影响而言，糟糕的解释有时比没有解释更糟糕。
我们能解释数千种分子鉴定的小鼠神经元类型吗？从知道到理解
脑计划细胞普查网络 (BICCN) 于 2023 年 12 月 13 日在《自然》杂志上发布了《全鼠脑图谱》出版包（https://www.nature.com/collections/fgihbeccbd，2024 年 5 月 5 日访问）。这项单细胞转录组、表观基因组和空间转录组综合工作将小鼠脑中存在的不同神经元细胞类型的数量更新为惊人的总数，略多于 5300 种，揭示了它们的分子多样性与它们的相对位置一致。我们在此提出的问题是：我们能否解释如此多不同类型的细胞是如何产生和定位的？这个问题与另一个问题相关：我们是否有形态模型允许在相对位置和神经元类型规范方面将这种程度的多样性相关联？令人惊讶的是，答案是可能的，而且几乎是肯定的。 BICCN 出版物隐含地使用了 Herrick 的传统柱状脑模型（[ 1 ]；图 1 a-d），可能是 Swanson 的修改版（[ 2 , 3 ]；图 1 e），或 Dong [ 4 ] 在 Allen 研究所的成年小鼠大脑图谱 [mouse.brain-map.org] 中使用的模型。该模型将端脑、间脑、中脑、后脑和脊髓视为主要分区（五个喙尾小泡；图 1 a）。在该模型中，Herrick 的最小单位由四个功能实体表示（脑干和脊髓中定义的躯体运动、内脏运动、内脏感觉和躯体感觉柱：Sm、Vm、Vs、Ss；图 1 a、d）。本文作者将它们外推到前脑（即间脑的 Eth、Dth、Vth、Hth；端脑的 Hi、Pir、Str、Se；图 1 a-c 中统一颜色的代码）。请注意，前脑柱可能执行与后脑不同的功能，尽管间脑在功能上被解释为脑干的延续。总的来说，这就构成了 5 个囊泡 × 4 个柱 = 20 个柱状单元，它们应该产生最近发现的 5300 种神经元类型（平均每柱 265 种细胞类型）。
利用健康行为改变的多理论模型 (MTM) 来解释健康行为：系统评价
文章信息 摘要背景：理论框架的运用在健康促进研究中至关重要，尤其是在努力改变健康行为时。本系统评价旨在通过使用第四代健康行为改变多理论模型 (MTM) 进行的研究来评估和综合证据，以了解其有效性。方法：在 MEDLINE、CINAHL 和 Academic Search Premier 中进行了全面的文章搜索。搜索重点关注 2016 年至 2023 年 12 月期间使用 MTM 的研究，遵循 PRISMA 系统评价指南。结果：通过筛选标题、摘要和全文，初步筛选出 7583 篇文章。共有 69 篇文章符合纳入标准。这些研究涵盖了全球范围内不同的目标群体和健康行为，分为定性研究、横断面研究或实验研究。六项定性研究揭示了不同健康行为的 MTM 主题。五十六项横断面研究表明，MTM 结构可以有效预测行为变化，尽管统计意义各不相同。七项实验证明了 MTM 在启动和维持变化方面的作用。对于由 49 项研究实施的启动模型，平均调整后的 R 2 为 38.4%（SD = 16.4%）。对于由 45 项研究实施的维持模型，平均调整后的 R 2 为 38.9%（SD = 15.5%）。结论：本系统评价证实 MTM 是理解、预测和促进健康行为改变的有力框架。其普遍适用性和有效性凸显了该模型作为设计未来健康促进战略和干预措施的基础工具的潜力，这些战略和干预措施旨在实现积极和持久的行为改变。
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。
流形结构的神经偏移解释了人类感觉运动适应过程中的学习模式
摘要 人类的运动学习能力差异很大，但人们对这种差异背后的神经机制知之甚少。最近的神经成像和电生理研究表明，大规模神经动力学存在于低维子空间或流形中，学习受到这种内在流形结构的限制。在这里，我们使用功能性磁共振成像询问受试者水平的神经偏移与流形结构的差异是否可以解释参与者之间的学习差异。我们让受试者连续两天在磁共振扫描仪中执行感觉运动适应任务，让我们能够评估他们几天的学习表现，并持续测量大脑活动。我们发现，认知和感觉运动大脑网络中流形活动的整体神经偏移与受试者几天的学习和再学习模式差异有关。这些发现表明，流形外活动提供了学习过程中不同神经系统相对参与度的指标，并且受试者在学习和再学习模式上的差异与认知和感觉运动网络中发生的重新配置过程有关。
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
1 Oxford Immune Algorithmics, Oxford University Innovation, Oxford, United Kingdom, 2 Center for Logic, Epistemology and the History of Science, University of Campinas (UNICAMP), Brazil, 3 DEXL, National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil, 4 Department of Oncology-Pathology, Center for Molecular Medicine, Karolinska Institutet, Sweden, 5算法动力学实验室，分子医学中心，Karolinska Institutet，瑞典，6个生活系统实验室，阿卜杜拉国王科学技术大学，托瓦尔，沙特阿拉伯王国，艾伦·图灵研究所，英国图书馆，伦敦，英国，英国，国王，国王，国王国王，国王，国王，国王，英国国王，英国图书馆，英国国王8号。伦敦大学，英国
生长的代谢约束解释了与行为相关的发育温度尺度的突触连通性
摘要环境温度决定了poikilothermic动物的发育速度，但尚不清楚这是否对脑线接线和Func+ON有后果。在视觉系统中，果蝇温度尺度的突触+c连接+vity，但是这种缩放的基本原因，跨神经回路的缩放性的一般性以及func+onal inal ninca+for行为的含量尚不清楚。在这里，我们结合了解剖学，Func+Onal和Theore+Cal方法，以洞悉依赖温度依赖的突触+C缩放的性质和后果。我们表明，突触+c缩放会导致不同的弹性亚电路中的异质弹性+效果，对气味驱动的行为产生了巨大的后果。第一个原则模型对神经系统和生物体的发展施加了不同的代谢约束，解释了这些发现，并概括以预测在生态相关的温度周期下的大脑布线。我们的数据认为，代谢约束决定了神经子电路内突触+c缩放的程度，并且在Synap+C合作伙伴的可用性时，Resul+ng电路架构和func+on con+ngent是con+ngent。突触+C缩放与合作伙伴的可用性之间的这种复杂相互作用强调了温度依赖性发育率+城市对poikilothermothermic动物行为的复杂影响。
遗传和功能多样性有助于解释Xanthomonas属的致病性，弱致病性和共同生活方式
Xanthomonas属主要研究了与植物的致病相互作用。然而，除了宿主和TIS特异性的致病菌株外，该属还包括从广泛宿主分离的非pt造菌株，有时与致病性菌株和其他环境有关，包括雨水。基于它们的丧失能力或有限的能力在隔离宿主上引起症状的能力有限，非对Xanthomonads可以进一步将其描述为共生和弱致病性。这项研究旨在根据其基于其同时发生和系统发育关系的致病性对应物，了解非对照性黄金元中的多样性和演变，并以生态策略的形式构成了生命历史框架的基因组性状。我们测序了跨越系统发育的83个菌株的基因组，并鉴定出8种新型物种，表明未开发的多样性。尽管某些非致病性物种最近损失了III型分泌系统，特别是HRP2群集，但我们观察到HRP2群集与各种物种的生活方式显然缺乏关联。，我们对337个Xanthomonas菌株的大量数据集进行了关联分析，以解释黄thomonads如何成为与植物的社会化，从共生到弱病原体到病原体的植物。存在明显的转录调节剂，不同的营养利用和同化基因，转录调节剂和化学出租车基因可能解释了Xanthomonads的生活方式特异性适应性。
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
如[5]中，LET（γ，ϕ）表示一个组装空间（AS）或组件子空间。为了简化符号的利益，可以将（γ，ϕ）称为γ，而ϕ给出的边缘标记不相关。来自[5]，我们可以说Cγ（x）表示组装空间γ中对象X的组装索引。令S =（γ，φ，f）是一个无限的组装空间，其中每个组装空间γ∈γ是有限的，φ是每个γ的相应边缘标签ϕγ的集合，f =（f 1，。。。，f n，。。。 ）是嵌入的无限序列（每个嵌入也是[5]中所示的装配图），最终会生成s。也就是说，每个f i：{γi}⊆γ→{γi +1}⊆γ是一种特定类型的组装图，将单个组装子空间嵌入较大的组件子空间中，从而使所得的嵌套组装子空间的序列定义了一个总阶，其中 s
使用策略方法和诱导信念来解释公共物品实验中的群体规模和 MPCR 效应
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