On the Mechanistic Interpretability of Neural Networks for Causality in Bio-statistics

要約

特に因果関係を評価する場合、予測モデルからの解釈可能な洞察は、生体統計学では依然として重要なままです。
ニューラルネットワーク（NNS）は複雑な生物学的データをモデル化するための強力な機能を提供しますが、従来の「ブラックボックス」の性質は、ハイステークスの健康アプリケーションの検証と信頼の課題を提示します。
機械的解釈可能性（MI）の最近の進歩は、これらのネットワークによって学習された内部計算を解読することを目的としています。
この研究では、生体統計の因果推論のコンテキスト内で、MI技術のNNSへの適用を調査します。
MIツールは次のように活用できることを実証します。（1）NNSによって学習された内部表現をプローブおよび検証します。たとえば、ターゲットの最小損失ベース推定（TMLE）などのフレームワークで迷惑関数を推定するものなど。
（2）ネットワークで採用されている異なる計算経路を発見して視覚化して、さまざまな種類の入力を処理し、交絡因子と治療がどのように処理されるかを潜在的に明らかにします。
（3）統計、機械学習、およびNNモデル全体で学習されたメカニズムと抽出された洞察を比較するための方法論を提供し、因果的生物統計分析のためのそれぞれの長所と短所のより深い理解を促進します。

要約(オリジナル)

Interpretable insights from predictive models remain critical in bio-statistics, particularly when assessing causality, where classical statistical and machine learning methods often provide inherent clarity. While Neural Networks (NNs) offer powerful capabilities for modeling complex biological data, their traditional ‘black-box’ nature presents challenges for validation and trust in high-stakes health applications. Recent advances in Mechanistic Interpretability (MI) aim to decipher the internal computations learned by these networks. This work investigates the application of MI techniques to NNs within the context of causal inference for bio-statistics. We demonstrate that MI tools can be leveraged to: (1) probe and validate the internal representations learned by NNs, such as those estimating nuisance functions in frameworks like Targeted Minimum Loss-based Estimation (TMLE); (2) discover and visualize the distinct computational pathways employed by the network to process different types of inputs, potentially revealing how confounders and treatments are handled; and (3) provide methodologies for comparing the learned mechanisms and extracted insights across statistical, machine learning, and NN models, fostering a deeper understanding of their respective strengths and weaknesses for causal bio-statistical analysis.

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