論文の概要: Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Internet of Things: A
Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04800v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 08:22:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-19 22:47:00.026396
- Title: Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Internet of Things: A
Survey
- Title（参考訳）: モノのインターネットのための説明可能な人工知能(XAI):サーベイ
- Authors: Ibrahim Kok, Feyza Yildirim Okay, Ozgecan Muyanli and Suat Ozdemir
- Abstract要約: 人工知能(AI)モデルのブラックボックスの性質は、ユーザーがそのようなモデルによって生成された出力を理解し、時には信頼することを許さない。
結果だけでなく、結果への決定パスも重要なAIアプリケーションでは、このようなブラックボックスAIモデルは不十分である。
説明可能な人工知能(XAI)は、この問題に対処し、ユーザによって解釈される一連のAIモデルを定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Black-box nature of Artificial Intelligence (AI) models do not allow users to
comprehend and sometimes trust the output created by such model. In AI
applications, where not only the results but also the decision paths to the
results are critical, such black-box AI models are not sufficient. Explainable
Artificial Intelligence (XAI) addresses this problem and defines a set of AI
models that are interpretable by the users. Recently, several number of XAI
models have been to address the issues surrounding by lack of interpretability
and explainability of black-box models in various application areas such as
healthcare, military, energy, financial and industrial domains. Although the
concept of XAI has gained great deal of attention recently, its integration
into the IoT domain has not yet been fully defined. In this paper, we provide
an in-depth and systematic review of recent studies using XAI models in the
scope of IoT domain. We categorize the studies according to their methodology
and applications areas. In addition, we aim to focus on the challenging
problems and open issues and give future directions to guide the developers and
researchers for prospective future investigations.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルのブラックボックスの性質は、ユーザーがそのようなモデルによって生成された出力を理解し、時には信頼することを許さない。
結果だけでなく、結果への決定パスも重要なAIアプリケーションでは、このようなブラックボックスAIモデルは不十分である。
説明可能な人工知能(XAI)は、この問題に対処し、ユーザによって解釈される一連のAIモデルを定義する。
近年,医療分野,軍事分野,エネルギー分野,金融分野,産業分野など,さまざまな応用分野において,ブラックボックスモデルの解釈可能性や説明可能性の欠如が取り組まれている。
XAIの概念は近年大きな注目を集めているが、IoTドメインへの統合はまだ完全には定義されていない。
本稿では,IoT領域の範囲内でのXAIモデルを用いた最近の研究の詳細な,体系的なレビューを行う。
我々は研究の方法論と応用分野を分類する。
さらに,課題の解決と課題の開放に重点を置き,今後の調査に向けて,開発者や研究者の指導を行うための今後の方向性を示す。
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