論文の概要: Contrastive Explanations of Plans Through Model Restrictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15575v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 12:47:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:10:12.788781
• Title: Contrastive Explanations of Plans Through Model Restrictions
• Title（参考訳）: モデル制約による計画の対比的説明
• Authors: Benjamin Krarup and Senka Krivic and Daniele Magazzeni and Derek Long and Michael Cashmore and David E. Smith
• Abstract要約: 計画交渉の問題の文脈で説明可能なAI計画を組み立てます。 本研究は,ユーザが計画について質問すると,その質問とは対照的であることを示す,ユーザ調査の結果を示す。 本研究は,計画交渉中に頻繁に発生するユーザ質問の分類を構築するために,本研究のデータを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.259587284318833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In automated planning, the need for explanations arises when there is a mismatch between a proposed plan and the user's expectation. We frame Explainable AI Planning in the context of the plan negotiation problem, in which a succession of hypothetical planning problems are generated and solved. The object of the negotiation is for the user to understand and ultimately arrive at a satisfactory plan. We present the results of a user study that demonstrates that when users ask questions about plans, those questions are contrastive, i.e. "why A rather than B?". We use the data from this study to construct a taxonomy of user questions that often arise during plan negotiation. We formally define our approach to plan negotiation through model restriction as an iterative process. This approach generates hypothetical problems and contrastive plans by restricting the model through constraints implied by user questions. We formally define model-based compilations in PDDL2.1 of each constraint derived from a user question in the taxonomy, and empirically evaluate the compilations in terms of computational complexity. The compilations were implemented as part of an explanation framework that employs iterative model restriction. We demonstrate its benefits in a second user study.
• Abstract（参考訳）: 自動計画では、提案された計画とユーザの期待との間にミスマッチがある場合、説明の必要性が生じる。 我々は,仮説的計画問題の連続発生と解決を行う計画交渉問題の文脈において,説明可能なai計画を作成する。 交渉の対象は、ユーザが理解し、最終的に満足な計画に到達することです。 本研究は,ユーザが計画について質問すると,その質問とは対照的であることを示す,ユーザ調査の結果を示す。 「なぜbよりaなのか?」 本研究のデータを用いて,計画交渉中に頻繁に発生するユーザ質問の分類を構築した。 我々は,モデル制約を反復プロセスとして,計画交渉のアプローチを正式に定義する。 このアプローチは,ユーザの質問に暗示される制約によってモデルを制限することにより,仮説上の問題や対照的な計画を生成する。 分類学におけるユーザ質問から導かれた各制約のPDDL2.1でモデルベースのコンパイルを正式に定義し,計算複雑性の観点から,そのコンパイルを実証的に評価する。 コンパイルは反復モデル制限を用いた説明フレームワークの一部として実装された。 第2のユーザスタディでそのメリットを実演します。

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