为了解释比如决策树、随机森林的意义，我们首先应该定义可解释性的目标是什么。或者 说什么才是最好的可解释性的结果呢？很多人对于可解释性机器学习会有一个误解，觉得一 个好的可解释性就是要告诉我们整个模型在做什么事。我们要了解模型的一切，我们要知道 它到底是怎么做出一个决断的。但是这件事情真的是有必要的吗？虽然我们说机器学习模型， 深度网络是一个黑盒子，不能相信它，但世界上有很多黑盒子，比如人脑也是黑盒子。我们其 实也并不完全知道，人脑的运作原理，但是我们可以相信，另外一个人做出的决断。那为什么 深度网络是一个黑盒子，我们就没有办法相信其做出的决断呢？我们可以相信人脑做出的决 断，但是我们不可以相信深度网络做出的决断，这是为什么呢？

        以下是一个和机器学习完全无关的心理学实验，这个实验是1970年一个哈佛大学教授做 的。这个实验是这样，在哈佛大学图书馆的打印机经常会有很多人都排队要印东西，这个时候 如果有一个人跟他前面的人说拜托请让我先印5页，这个时候你觉得这个人会答应吗？据统 计有60%的人会让他先印。但这个时候你只要把刚才问话的方法稍微改一下，你说拜托请让 我先印，因为我赶时间，他是不是真的赶时间没人知道，但是当你说你有一个理由所以你要先 印的时候，这个时候接受的程度变成94%。神奇的事情是，就算你的理由稍微改一下，比如 说请让我先印因为我需要先印，仅仅是这个样子接受的程度也变成93%。所以人就是需要一 个理由，你为什么要先印，你只要讲出一个理由，就算你的理由是因为我需要先印大家也会接 受。

        所以会不会可解释性机器学习也是同样的道理。在可解释性机器学习中，好的解释就是 人能接受的解释，人就是需要一个理由让我们觉得高兴。因为很多人听到，深度网络是一个黑 盒子他就不爽，但是你告诉他说这个是可以被解释的，给他一个理由，他就高兴了。所以或许 好的解释就是让人高兴的解释。其实这个想法，这个技术的进展是蛮接近的。