論文の概要: Explainable Artificial Intelligence Approaches: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09429v1
• Date: Sat, 23 Jan 2021 06:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 14:24:27.166783
• Title: Explainable Artificial Intelligence Approaches: A Survey
• Title（参考訳）: 説明可能な人工知能アプローチ:調査
• Authors: Sheikh Rabiul Islam, William Eberle, Sheikh Khaled Ghafoor, Mohiuddin Ahmed
• Abstract要約: 人工知能ベースの「ブラックボックス」システム/モデルからの決定の説明力の欠如は、ハイステークアプリケーションでAIを採用するための重要な障害です。 相互ケーススタディ/タスクにより、一般的なXAI(Explainable Artificial Intelligence)手法を実証します。 競争優位性を多角的に分析します。 我々はXAIを媒体として、責任や人間中心のAIへの道を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The lack of explainability of a decision from an Artificial Intelligence (AI) based "black box" system/model, despite its superiority in many real-world applications, is a key stumbling block for adopting AI in many high stakes applications of different domain or industry. While many popular Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods or approaches are available to facilitate a human-friendly explanation of the decision, each has its own merits and demerits, with a plethora of open challenges. We demonstrate popular XAI methods with a mutual case study/task (i.e., credit default prediction), analyze for competitive advantages from multiple perspectives (e.g., local, global), provide meaningful insight on quantifying explainability, and recommend paths towards responsible or human-centered AI using XAI as a medium. Practitioners can use this work as a catalog to understand, compare, and correlate competitive advantages of popular XAI methods. In addition, this survey elicits future research directions towards responsible or human-centric AI systems, which is crucial to adopt AI in high stakes applications.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ベースの「ブラックボックス」システム/モデルからの決定可能性の欠如は、現実の多くのアプリケーションにおいて優位性にもかかわらず、異なるドメインや産業の多くの高利害なアプリケーションでAIを採用する上で重要な障害である。 多くの人気のある Explainable Artificial Intelligence (XAI) の手法やアプローチは、人間に親しみやすい決定の説明を促進するために利用できるが、それぞれに独自のメリットとデメリットがあり、多くのオープンな課題がある。 我々は、相互ケーススタディ/タスク(クレジットデフォルト予測)で人気のあるXAI手法を実証し、複数の視点(ローカル、グローバルなど)から競争上の優位性を分析し、説明可能性の定量化に関する有意義な洞察を提供し、XAIを媒体として、責任や人間中心のAIへの道を推奨する。 実践者は、この作品をカタログとして使用して、人気のあるXAI手法の競争上の優位性を理解し、比較し、相関付けすることができる。 さらに、この調査では、責任や人間中心のAIシステムに対する今後の研究の方向性が示されています。

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