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1 前言
当我们在观察AI模型的生成数据时，通常会比较关注于模型输出层的结果。然而，观察其隐藏层的数据也是非常有价值的。AI模型善于捕捉万事万物之间的关联性或规律，因而成为探索人体、企业等复杂系统中潜在因子(Latent factors)的利器。在这些复杂系统中，其潜在因子是指无法直接观察但影响系统行为的潜在变量或模式。例如，大家已经很熟悉的自动编码器(Autoencoder，简称AE）模型，它能透过学习数据的压缩表示，来呈现复杂系统中的潜在模式和关系。这种功能使得AE模型在医学研究、生理监测或企业财务分析各领域中，都展现出高度的实用性。
在本文里，将说明如何透过可视化方法对模型的隐( 藏) 空间(Latent space) 状态进行绘制而呈现于人们可观察的二维空间里。这种表示可以呈现慢性病患者的分布情况、特定患者的健康状况演变，因而在临床环境中至关重要。在企业经营中，擅用AI 模型来发现这些潜在因子，可以有效降低决策风险、优化营运模式来大幅提企业的竞争力。
2 观察<隐空间状态> 的意义
隐空间状态是指模型学习从输入数据中捕获的显著特征，并表示于较低维度的隐空间里。所以我们可以藉由观察模型的隐空间变量( 状态) 来探索复杂系统的重要潜在因子，以便探索复杂系统的底层机制。例如，人体的健康状况就是一个无法直接测量的变量，尤其是对于无法透过特定测试诊断的疾病( 如多发性硬化症)。此时，AI 模型可以协助将不同的测试结合起来呈现出患者的健康状况( 图-1)。
图1此外，还能将观察到的见解整合到商业智能工具、仪表板和报告系统中，以进行持续监控和分析。
3 以VAE模型为例
例如，大家已经很熟悉的变分自动编码器(Variation autoencoder，简称VAE）模型，它能透过学习数据的压缩表示，来呈现复杂系统中的潜在模式和关系。这种功能使得VAE模型在医学研究、生理监测或企业财务分析各领域中，都展现出高度的实用性。擅用VAE可以让企业获得更深入的见解，增强决策能力，并保持在各自行业的竞争优势。
使用VAE是为了产生与原始源数据相关的新数据。这VAE假设源数据具有某种潜在的机率分布（例如高斯分布），然后尝试找到分布的参数( 图-2)。
图2VAE模型从输入数据(x)中学习，然后映射到隐空间。就如同观察到一位华丽盛装的小孩X，经由Encoder 层过滤( 卸妆) 分析，得出其母体(Population) 平均值和标准偏差，其代表所属家庭( 概率分布)。然后从家庭里随机抽样一位( 素妆) 小孩Z。再经由Decoder 层生成(化妆) 之后，得出^x，比较看看^x 与x 的误差值(Loss)。一直持续训练，来降低误差值。
4 演练：观察简单AE模型
现在来观察简单AE( 自动编码器) 模型的训练流程，以海中的< 鱼群> 为例：
一开始，先从上述的鱼群中萃取各条鱼的特征(Feature)：
有些情形下，也需要给予各条鱼不同的编号(ID)：
于是，得到一个数值化特征表，这就是要输入给AE模型的训练数据(X)：
这AE模型从输入数据(x)中学习， 然后经由Encoder映射到隐空间，得出其母体的概率分布。然后从母体里随机抽样(Z)。再经由Decoder 层生成之后，得出^x，一直持续训练。训练完成时，我们可以来观察隐空间里的状态。例如，以绘图方式来呈现AI模型的隐空间状态。请看看范例程序：
# example_01.py
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
class AE(nn.Module):
def __init__(self):
super(AE,self).__init__()
self.Enc1 = nn.Linear(3, 8)
self.Enc2 = nn.Linear(8, 2)
self.Dec1 = nn.Linear(2, 8)
self.Dec2 = nn.Linear(8, 3)
def forward(self, x):
h = self.Enc2(self.Enc1(x))
out = F.sigmoid(self.Dec2(self.Dec1(h)))
return out, h
model = AE()
lossF = nn.MSELoss()
opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.35)
----------------------------------
X = torch.tensor(
[[1,10, 5], [9, 2, 4], [8, 1, 3],
[3, 1,10], [5, 9, 7], [5, 8, 3],
[9, 2, 3], [2,10, 5], [1, 9, 4]
], dtype=torch.float32)
----------------------------------
dx = X/10
dt = dx
for ep in range(1000):
z, h = model(dx)
loss = lossF(z, dt)
opt.zero_grad()
loss.backward()
opt.step()
if(ep%200 == 0):
loss = loss.detach().numpy()
print(‘ep =’, ep,’, loss = ‘,np.round(loss,4))
----------------------------------
model.eval()
z, h = model(dx)
hh = h.detach().numpy()
map_color = {0: ‘r’, 1: ‘g’, 2:’b’, 3:’y’, 4:’k’, 5:’m’,
6:’c’,7:’pink’,8:’grey’,9:’blueviolet’}
color = list(map(lambda k: map_color[k], [0,1,
2,3,4,5,6,7,8]))
fig, ax = plt.subplots(1)
plt.scatter(hh[:, 0], hh[:, 1], c=color)
plt.show()
# End
当训练完成时，就绘出图形：
于是，观察到隐空间状态了。
图-35 结束语
一般而言，搭配行业的专业知识，会更易于诠释隐空间状态的涵意。例如，医药专家擅用VAE 模型将复合编码成196维的隐空间表示，来产生具有药物发现感兴趣的特性的新化合物(图-3)。
此外，具有丰富的企业财务专业知识的经理人，即能擅用AI模型来获得深入的见解，增强其决策能力，来保持企业的竞争优势。在商业中的潜在因子则包括：市场趋势、顾客偏好、竞争策略和投资风险等等。藉由观察AI 模型的隐空间状态，来发现这些潜在因子来为企业决策提供信息、优化流程并增强客户体验。
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