論文の概要: A Theoretical Framework for AI Models Explainability with Application in Biomedicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14447v4
• Date: Wed, 14 Jun 2023 11:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 02:34:33.251405
• Title: A Theoretical Framework for AI Models Explainability with Application in Biomedicine
• Title（参考訳）: AIモデルのための理論的枠組みとバイオメディシンへの応用
• Authors: Matteo Rizzo, Alberto Veneri, Andrea Albarelli, Claudio Lucchese, Marco Nobile, Cristina Conati
• Abstract要約: 本稿では,文献に見いだせる内容の合成である説明の新たな定義を提案する。 我々は、忠実性(すなわち、モデルの内部動作と意思決定プロセスの真の説明である説明)と可否性(つまり、その説明がどの程度ユーザにとって説得力のあるように見えるか)の性質に、説明を適合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5742391373143474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: EXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a vibrant research topic in the artificial intelligence community, with growing interest across methods and domains. Much has been written about the subject, yet XAI still lacks shared terminology and a framework capable of providing structural soundness to explanations. In our work, we address these issues by proposing a novel definition of explanation that is a synthesis of what can be found in the literature. We recognize that explanations are not atomic but the combination of evidence stemming from the model and its input-output mapping, and the human interpretation of this evidence. Furthermore, we fit explanations into the properties of faithfulness (i.e., the explanation being a true description of the model's inner workings and decision-making process) and plausibility (i.e., how much the explanation looks convincing to the user). Using our proposed theoretical framework simplifies how these properties are operationalized and it provides new insight into common explanation methods that we analyze as case studies.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、人工知能コミュニティにおいて活発な研究テーマであり、メソッドやドメインにまたがる関心が高まっている。 この問題については多くが書かれてきたが、XAIはいまだに共通用語と説明に構造的健全性を提供するフレームワークを欠いている。 本研究では,文献に見ることができるものの合成である説明の新しい定義を提案することで,これらの課題に対処した。 我々は、説明が原子性ではなく、モデルとその入出力マッピングに由来する証拠の組み合わせであり、この証拠の人間の解釈であると認識する。 さらに、忠実性(すなわち、モデルの内部動作と意思決定プロセスの真の説明である説明)と可否性(つまり、その説明がどの程度ユーザにとって説得力のあるように見えるか)について説明する。 提案する理論的枠組みを用いて,これらの特性の操作方法を単純化し,ケーススタディとして分析する共通説明法に対する新たな洞察を与える。

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