論文の概要: Scientific Explanation and Natural Language: A Unified Epistemological-Linguistic Perspective for Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01809v2
• Date: Thu, 5 May 2022 05:37:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 11:45:26.219178
• Title: Scientific Explanation and Natural Language: A Unified Epistemological-Linguistic Perspective for Explainable AI
• Title（参考訳）: 科学的説明と自然言語: 説明可能なAIのための統一認識言語学的視点
• Authors: Marco Valentino, Andr\'e Freitas
• Abstract要約: 本稿では,理論と実践のギャップを科学的説明の概念に埋めることを目的として,科学的領域に焦点を当てた。 定量的および定性的手法の混合により、本研究では以下の主要な結論を導出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7920304852537536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A fundamental research goal for Explainable AI (XAI) is to build models that are capable of reasoning through the generation of natural language explanations. However, the methodologies to design and evaluate explanation-based inference models are still poorly informed by theoretical accounts on the nature of explanation. As an attempt to provide an epistemologically grounded characterisation for XAI, this paper focuses on the scientific domain, aiming to bridge the gap between theory and practice on the notion of a scientific explanation. Specifically, the paper combines a detailed survey of the modern accounts of scientific explanation in Philosophy of Science with a systematic analysis of corpora of natural language explanations, clarifying the nature and function of explanatory arguments from both a top-down (categorical) and a bottom-up (corpus-based) perspective. Through a mixture of quantitative and qualitative methodologies, the presented study allows deriving the following main conclusions: (1) Explanations cannot be entirely characterised in terms of inductive or deductive arguments as their main function is to perform unification; (2) An explanation must cite causes and mechanisms that are responsible for the occurrence of the event to be explained; (3) While natural language explanations possess an intrinsic causal-mechanistic nature, they are not limited to causes and mechanisms, also accounting for pragmatic elements such as definitions, properties and taxonomic relations; (4) Patterns of unification naturally emerge in corpora of explanations even if not intentionally modelled; (5) Unification is realised through a process of abstraction, whose function is to provide the inference substrate for subsuming the event to be explained under recurring patterns and high-level regularities.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)の基本的な研究目標は、自然言語の説明の生成を通じて推論可能なモデルを構築することである。 しかしながら、説明に基づく推論モデルの設計と評価の方法論は、説明の性質に関する理論的な説明によってはまだ不十分である。 本稿では,xaiの認識論的基盤化の試みとして,科学的領域に着目し,理論と実践のギャップを科学的な説明の概念に橋渡しすることを目的とした。 具体的には、科学哲学における科学的説明の現代的説明と自然言語説明のコーパスの体系的分析を組み合わせ、トップダウン(カテゴリー)とボトムアップ(コーパスベース)の両方の観点から説明論の性質と機能を明らかにする。 Through a mixture of quantitative and qualitative methodologies, the presented study allows deriving the following main conclusions: (1) Explanations cannot be entirely characterised in terms of inductive or deductive arguments as their main function is to perform unification; (2) An explanation must cite causes and mechanisms that are responsible for the occurrence of the event to be explained; (3) While natural language explanations possess an intrinsic causal-mechanistic nature, they are not limited to causes and mechanisms, also accounting for pragmatic elements such as definitions, properties and taxonomic relations; (4) Patterns of unification naturally emerge in corpora of explanations even if not intentionally modelled; (5) Unification is realised through a process of abstraction, whose function is to provide the inference substrate for subsuming the event to be explained under recurring patterns and high-level regularities.

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