論文の概要: Sequential Explanations with Mental Model-Based Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09028v1
• Date: Fri, 17 Jul 2020 14:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 12:44:58.132896
• Title: Sequential Explanations with Mental Model-Based Policies
• Title（参考訳）: メンタルモデルに基づく政策の逐次的説明
• Authors: Arnold YS Yeung, Shalmali Joshi, Joseph Jay Williams, Frank Rudzicz
• Abstract要約: 本研究では,説明者の精神モデルに基づく説明を提供するための強化学習フレームワークを適用した。 我々は、説明が選ばれ、参加者に提示される新しいオンライン人間実験を行う。 以上の結果から,精神モデルに基づく政策は,複数のシーケンシャルな説明よりも解釈可能性を高める可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.64968620536829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The act of explaining across two parties is a feedback loop, where one provides information on what needs to be explained and the other provides an explanation relevant to this information. We apply a reinforcement learning framework which emulates this format by providing explanations based on the explainee's current mental model. We conduct novel online human experiments where explanations generated by various explanation methods are selected and presented to participants, using policies which observe participants' mental models, in order to optimize an interpretability proxy. Our results suggest that mental model-based policies (anchored in our proposed state representation) may increase interpretability over multiple sequential explanations, when compared to a random selection baseline. This work provides insight into how to select explanations which increase relevant information for users, and into conducting human-grounded experimentation to understand interpretability.
• Abstract（参考訳）: 2つの当事者間で説明を行う行為はフィードバックループであり、1つは説明すべき情報を提供し、もう1つはこの情報に関連する説明を提供する。 我々は,この形式を模倣する強化学習フレームワークを適用し,説明者の現在の精神モデルに基づいた説明を提供する。 我々は,解釈可能性プロキシを最適化するために,参加者のメンタルモデルを観察するポリシーを用いて,様々な説明手法によって生成された説明を参加者に選択し提示する,新しいオンラインヒューマン実験を行う。 提案手法では,ランダム選択ベースラインと比較して,複数の逐次的説明に対する解釈性が向上する可能性が示唆された。 この研究は、ユーザに関連する情報を増やす説明を選択する方法と、解釈可能性を理解するために人間による実験を行う方法に関する洞察を提供する。

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