論文の概要: Causal Explanations and XAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13169v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 12:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 16:23:34.821052
• Title: Causal Explanations and XAI
• Title（参考訳）: 因果説明とxai
• Authors: Sander Beckers
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)の重要な目標は、説明を提供することでミスマッチを補うことである。 十分な説明と事実的説明の因果的概念を正式に定義し、さらに一歩踏み出します。 また、この研究のAIにおける公正性に対する重要性についても触れ、パス固有の反現実的公正性の概念を改善するために、実際の因果関係をどのように利用できるかを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.909115457491522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although standard Machine Learning models are optimized for making predictions about observations, more and more they are used for making predictions about the results of actions. An important goal of Explainable Artificial Intelligence (XAI) is to compensate for this mismatch by offering explanations about the predictions of an ML-model which ensure that they are reliably action-guiding. As action-guiding explanations are causal explanations, the literature on this topic is starting to embrace insights from the literature on causal models. Here I take a step further down this path by formally defining the causal notions of sufficient explanations and counterfactual explanations. I show how these notions relate to (and improve upon) existing work, and motivate their adequacy by illustrating how different explanations are action-guiding under different circumstances. Moreover, this work is the first to offer a formal definition of actual causation that is founded entirely in action-guiding explanations. Although the definitions are motivated by a focus on XAI, the analysis of causal explanation and actual causation applies in general. I also touch upon the significance of this work for fairness in AI by showing how actual causation can be used to improve the idea of path-specific counterfactual fairness.
• Abstract（参考訳）: 標準的な機械学習モデルは観測結果の予測に最適化されているが、アクションの結果の予測にはますます使われている。 説明可能な人工知能(xai)の重要な目標は、mlモデルの予測に関する説明を提供することで、このミスマッチを補うことである。 行動指導的説明は因果的説明であり、この話題に関する文献は因果的モデルに関する文献からの洞察を受け入れ始めている。 ここでは、十分な説明と反事実の説明の因果概念を正式に定義することで、この道をさらに踏み出す。 私は、これらの概念が既存の仕事とどのように関連(そして改善)するかを示し、異なる状況下で異なる説明がいかにアクションガイドであるかを示すことによって、彼らの妥当性をモチベーションします。 さらに、この研究は、行動指導的説明に完全に根ざした、実際の因果関係を公式に定義する最初のものである。 定義はxaiに焦点をあてたものだが、因果説明と実際の因果関係の分析は一般に適用される。 また、この研究のAIにおける公正性に対する重要性についても触れ、パス固有の反現実的公正性の概念を改善するために、実際の因果関係をどのように利用できるかを示す。

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