一文弄懂人工智能中的鲁棒性
一文弄懂人工智能中的鲁棒性
鲁棒性是人工智能领域中的一个重要概念，它描述了系统在面对干扰和不确定性时的稳定性和可靠性。本文将从多个维度对鲁棒性进行深入解析，包括其定义、起源、在不同领域的应用、与稳定性的区别，以及在人工智能中的具体表现和提升方法。
1. 鲁棒性是什么
鲁棒性是控制科学中的一个名词，是英文robust(强健的,精力充沛的,粗鲁的)的音译，也被称为强健性或者抗干扰性。指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。这显然很难理解，那么下面给出一个通俗理解和一个简单的例子。
鲁棒性又称为抗干扰性、强健性
举个例子：鲁棒性是指某一个自动系统在系统发生故障时仍然能较好的完成预定工作的能力，我们来参考两个个机器人系统，我们希望机器人从A点像B点行进，如果中途机器人倒下，一号机器人只能停下，但二号机器人可以自行的爬起继续像B点前进，我们就认为一号机器人不具有鲁棒性，而二号有较好的鲁棒性。但事实上要考察自动系统的鲁棒性是不容易的，因为现实世界是一个非线性的，随机的系统，很难用一个简单的数学模型去表示，因此需要通过大量测试和鲁棒图等方法(这些方法本质上也是非线性的)分析系统的鲁棒性。
1、鲁棒性强指提供模型噪声数据时，其状态和功能不会发生过大变化；鲁棒性弱指模型受到噪声等影响，其状态和功能会发生较大变化。
2、简单来说，就是模型受到一些错误信息时，仍然可以得出正确答案
3. 不同领域中的鲁棒性
「鲁棒性」一词在许多领域广泛存在，通过与不同领域的实际情境结合获得不同含义。
- 在机器学习，训练模型时，工程师可能会向算法内添加噪声（如对抗训练），以便测试算法的「鲁棒性」。可以将此处的鲁棒性理解为算法对数据变化的容忍度有多高。
在生物学中，「鲁棒性」指一个生物系统在受到外部扰动或内部参数摄动等不确定性因素干扰时，系统扔保持其结构和功能稳定。生物鲁棒性最能体现在生物体对环境的适应上，[3]是生物系统中普遍存在的特征。
在建筑领域，结构的「鲁棒性」(Robustness) 是以避免结构垮塌为目标的整体结构安全性。[4] 例如台北101大楼中，为了适应高空强风及台风吹拂造成的摇晃，在87至92楼挂置一个重达661.02公吨、直径5.5公尺的调谐质块阻尼器。
在航运领域，网络鲁棒性是指随机删除网络中的航运节点或边，对网络连通性所造成的影响。网络鲁棒性及其脆弱性是刻画真实航运网络的重要特征。[5]
在物流领域，供应链系统中，来自供应、制造、销售等方面的内部运作的不确定性，来自地震、洪水、火灾、生产事故、国际经济环境等方面的外部突发应急事件的不确定性，都会直接影响到供应链系统的正常运行。鲁棒性即供应链系统面对这些不确定因素的能力，是能否确保供应链的收益和持续性运行的重要因素。[6]
鲁棒性的研究方向还有：生态系统的恢复、生态系统的结构、动态平衡和生存、细胞进程的随机性、遗传网络、遗传变异的阻尼、生物复杂性的发展、定向进化、进化的自动选择、免疫系统里分布式的反馈、神经系统、神经和发动机系统之间的交互作用、模型驱动系统、大脑中的信息处理、网络系统、计算系统、计算机安全、人类与环境的交互作用、「脆弱性」和社会—自然现象的综合研究、社会—文化传统、社会制度、经济、经济学博弈、多样性、决策、宪法、政治协议，政府和政体、所有权的转移、古文明的轨迹等等。[7]
4. 鲁棒性和稳定性
「鲁棒性」并不等同于「稳定性」，「稳定性」概念出现的更早，起源于天体力学特别是太阳系的稳定性研究。鲁棒性则是随着20世纪30年代控制论学科的发展，基于经典稳定性理论逐渐演化出的概念。稳定性通常意味着「特性随时间不变化的能力」，鲁棒性则常被用来描述可以面对复杂适应系统的能力，需要更全面的对系统进行考虑。例如建筑物的稳定性仅仅指建筑内部的结构是否稳定，甚至只考虑部分结构的稳定性；鲁棒性则要从外部条件和内部结构上整体考量，尽可能将整体的影响纳入到计算。两者的共性是稳定性和鲁棒性均与特定干扰下的持久程度有关。因此，系统（或物体等）的持久性可被看作鲁棒性和稳定性共同关注的特性之一。
“鲁棒性”：控制系统在一定(结构，大小)的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。
“稳定性”：控制系统在使它偏离平衡状态的扰动作用消失后，返回原来平衡状态的能力。
5. 鲁棒性的起源
据考察，鲁棒一词最早起源于1979年，南开大学涂奉生、齐寅峰教授在《信息与控制》上，分别发表题为《鲁棒（Robust）调节器》和《鲁棒调节器的一种设计》3的两篇文章，文章中首次将robust翻译为“鲁棒性”。有学者认为，将“robust”译为“鲁棒”是“音义兼顾”的绝好译法。因为“robust调节器”具有“使系统保持稳定且具有渐进调节特性的能力”，而“‘鲁’者粗莽也，‘棒’者强之同义也。”所以“‘鲁棒’一词较好地表明了此类调节器的特征，且较‘粗壮’，‘强壮’等词生动。”鲁棒性一词因其形神兼备的译法逐渐得到学术界的认可，渐渐沿用下来。
6. 人工智能中的鲁棒性
AI模型的鲁棒可以理解为模型对数据变化的容忍度。假设数据出现较小偏差，只对模型输出产生较小的影响，则称模型是鲁棒的。 Huber从稳健统计的角度给出了鲁棒性的3个要求：
1.模型具有较高的精度或有效性。
2.对于模型假设出现的较小偏差（noise），只能对算法性能产生较小的影响。
3.对于模型假设出现的较大偏差（outlier），不能对算法性能产生“灾难性”的影响。
7. 提升鲁棒性的方法
1）从数据上提升性能
收集更多的数据、产生更多的数据、对数据做缩放、对数据做变换、特征选择、训练中增加噪声
2）从算法上提升性能
算法的筛选、特殊情况下的算法优化、算法选择
3）从算法调优上提升性能
注意力机制（给与每个像素权重，来衡量像素间的相关性SPNet）、模型可诊断性、权重的初始化、学习率、激活函数、网络结构、batch和epoch、正则项、优化目标、提早结束训练
4）用融合方法提升效果
模型融合、视角融合、stacking、多尺度融合（使用不同尺度的卷积核，增加模型的感受野，典型代表金字塔Deeplab系列）
5）增加模型宽度
将通道分成多组，每组单独进行卷积，然后再将通道合成可以减少模型的参数，提高模型准确率，增加鲁棒性（ResNext）。
8. 鲁棒性的应用
在实际中，鲁棒性的应用非常广泛，由于测量的不精确和运行中受环境因素的影响，不可避免地会引起系统特性或参数缓慢而不规则的漂移，所以在应用复杂性范式对各种类型控制系统进行设计时，都要考虑鲁棒性问题。如组织行为管理、制定战略规划、提供决策方案，生态系统的恢复性，动态平衡、遗传网络、遗传变异的阻尼，生物复杂性的发展定向进化进化的自动选择，免疫系统里的分布式反馈。神经系统，计算机网络系统，经济社会系统的经济博弈、社会制度、政治协议、体制机制等等。