Interpretable Machine Learning in Physics: A Review

机器学习正日益通过计算能力的进步以及来自实验和模拟的大型数据集的获取，来推动各个科学领域的发展。随着人工智能（AI）能力的不断提升，这些算法将助力许多超越人类能力范围的科学发现。由于科学的主要目标是理解我们周围的这个世界，要充分挖掘机器学习在科学发现中的潜力，就需要构建可解释的模型——使专家能够理解机器学习预测背后的原理。成功的解释不仅能够增强对“黑箱”方法的信任，帮助减少错误，还能改进底层模型，促进人与人工智能之间的协作，并最终实现完全自动化的科学发现，同时确保这些发现仍为人类科学家所理解。本综述探讨了可解释性在物理学中应用机器学习时的作用。我们对可解释性的不同方面进行了分类，从可解释性和性能两个角度分析了机器学习模型，并探讨了可解释性在科学研究中的哲学意义。此外，我们还总结了物理学科多个子领域中可解释机器学习的最新进展。通过连接各学科之间的界限——每个学科都有其独特的见解与挑战——我们希望将可解释的机器学习确立为科学研究的核心关注点之一。

该论文试图解决如何在物理学中利用机器学习模型进行科学发现时保持模型的可解释性问题。这并不是一个全新的问题，但随着AI在科学领域的应用日益广泛，对可解释性的需求变得愈发重要。

论文的关键思路是将机器学习模型的性能与可解释性结合，并系统性地探讨了可解释性在物理学中的不同方面。相比现有研究，本文不仅关注技术实现，还深入讨论了哲学层面的意义以及跨学科合作的可能性，从而为科学研究提供了一个更全面的视角。

论文详细分类了可解释性的各个方面，并通过具体案例展示了其在多个物理子领域中的应用。实验设计涵盖了多种数据集（包括实验和模拟生成的数据），并且强调了人机协作的重要性。虽然文中未明确提及开源代码，但提出了一些值得进一步研究的方向，例如开发更加透明的深度学习架构和探索新的可视化工具。

近期相关研究包括：1) 'Physics-Informed Machine Learning' 探讨了将物理知识嵌入到机器学习模型中的方法；2) 'Explainable AI for Scientific Discovery' 强调了在生物信息学和化学中的应用；3) 'Interpretable Deep Learning for Image Recognition in High-Energy Physics' 聚焦高能物理图像识别中的可解释性问题。这些研究共同构成了当前科学领域内关于可解释AI的前沿讨论。