論文の概要: Explainable Activity Recognition for Smart Home Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09787v2
- Date: Fri, 26 May 2023 16:21:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 00:45:24.021176
- Title: Explainable Activity Recognition for Smart Home Systems
- Title（参考訳）: スマートホームシステムのための説明可能なアクティビティ認識
- Authors: Devleena Das, Yasutaka Nishimura, Rajan P. Vivek, Naoto Takeda, Sean
T. Fish, Thomas Ploetz, Sonia Chernova
- Abstract要約: 我々は、説明可能な活動認識フレームワークを開発するために、説明可能な人工知能(XAI)技術からの洞察に基づいて構築する。
以上の結果から,XAI アプローチ SHAP は 92% の成功率を持つことが明らかとなった。
サンプルシナリオの83%では、ユーザは単純なアクティビティラベルよりも自然言語の説明を好む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.909901668370589
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Smart home environments are designed to provide services that help improve
the quality of life for the occupant via a variety of sensors and actuators
installed throughout the space. Many automated actions taken by a smart home
are governed by the output of an underlying activity recognition system.
However, activity recognition systems may not be perfectly accurate and
therefore inconsistencies in smart home operations can lead users reliant on
smart home predictions to wonder "why did the smart home do that?" In this
work, we build on insights from Explainable Artificial Intelligence (XAI)
techniques and introduce an explainable activity recognition framework in which
we leverage leading XAI methods to generate natural language explanations that
explain what about an activity led to the given classification. Within the
context of remote caregiver monitoring, we perform a two-step evaluation: (a)
utilize ML experts to assess the sensibility of explanations, and (b) recruit
non-experts in two user remote caregiver monitoring scenarios, synchronous and
asynchronous, to assess the effectiveness of explanations generated via our
framework. Our results show that the XAI approach, SHAP, has a 92% success rate
in generating sensible explanations. Moreover, in 83% of sampled scenarios
users preferred natural language explanations over a simple activity label,
underscoring the need for explainable activity recognition systems. Finally, we
show that explanations generated by some XAI methods can lead users to lose
confidence in the accuracy of the underlying activity recognition model. We
make a recommendation regarding which existing XAI method leads to the best
performance in the domain of smart home automation, and discuss a range of
topics for future work to further improve explainable activity recognition.
- Abstract（参考訳）: スマートホーム環境は、空間全体に設置されたさまざまなセンサーやアクチュエータを通じて、居住者の生活の質を改善するサービスを提供するように設計されている。
スマートホームが行う多くの自動アクションは、基礎となるアクティビティ認識システムの出力によって制御される。
しかし、アクティビティ認識システムは必ずしも正確ではないため、スマートホーム操作の不整合により、スマートホームの予測に頼って「なぜスマートホームがそれをしたのか?
本研究は、説明可能な人工知能(XAI)技術からの洞察に基づいて、先導的なXAI手法を利用して、与えられた分類に繋がった活動が何をもたらすかを説明する自然言語の説明を生成する、説明可能なアクティビティ認識フレームワークを導入する。
遠隔介護者監視の文脈において,我々は2段階評価を行う。
(a)MLの専門家を用いて説明の感受性を評価し、
(b) 当社のフレームワークを通じて生成された説明の有効性を評価するために, 同期および非同期の2つのリモート介護監視シナリオにおいて, 非専門家を採用。
以上の結果から,XAI アプローチ SHAP は 92% の成功率を持つことが明らかとなった。
さらに、サンプルシナリオの83%では、ユーザは単純なアクティビティラベルよりも自然言語の説明を好み、説明可能なアクティビティ認識システムの必要性を強調している。
最後に、いくつかのXAI手法によって生成された説明は、ユーザが基礎となる活動認識モデルの精度を損なう可能性があることを示す。
スマートホームオートメーションの分野では,既存のXAI手法が最高のパフォーマンスをもたらすのかを推奨するとともに,今後の課題を議論して,より説明可能な活動認識を改善する。
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