論文の概要: Mind the Gap! Bridging Explainable Artificial Intelligence and Human Understanding with Luhmann's Functional Theory of Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03460v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 13:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 16:23:19.170309
• Title: Mind the Gap! Bridging Explainable Artificial Intelligence and Human Understanding with Luhmann's Functional Theory of Communication
• Title（参考訳）: ギャップに気をつけろ! ルーマンの機能的コミュニケーション理論による説明可能な人工知能と人間の理解
• Authors: Bernard Keenan and Kacper Sokol
• Abstract要約: 我々は、説明可能な人工知能の課題を強調するために、社会システム理論を適用した。 本稿では,問題理解におけるシステム理論的アプローチの可能性と,説明可能な人工知能の限界を明らかにすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.730075984323587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past decade explainable artificial intelligence has evolved from a predominantly technical discipline into a field that is deeply intertwined with social sciences. Insights such as human preference for contrastive -- more precisely, counterfactual -- explanations have played a major role in this transition, inspiring and guiding the research in computer science. Other observations, while equally important, have received much less attention. The desire of human explainees to communicate with artificial intelligence explainers through a dialogue-like interaction has been mostly neglected by the community. This poses many challenges for the effectiveness and widespread adoption of such technologies as delivering a single explanation optimised according to some predefined objectives may fail to engender understanding in its recipients and satisfy their unique needs given the diversity of human knowledge and intention. Using insights elaborated by Niklas Luhmann and, more recently, Elena Esposito we apply social systems theory to highlight challenges in explainable artificial intelligence and offer a path forward, striving to reinvigorate the technical research in this direction. This paper aims to demonstrate the potential of systems theoretical approaches to communication in understanding problems and limitations of explainable artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、説明可能な人工知能は、主に技術的な分野から、社会科学と深く絡み合う分野へと進化してきた。 コントラスト(より正確には反事実的)な説明に対する人間の好みのような洞察は、コンピュータ科学の研究を刺激し指導するこの移行において重要な役割を担ってきた。 他の観測も同様に重要であるが、注意を引かなかった。 対話のような対話を通じて人工知能の説明者とコミュニケーションしたいという人間の欲求は、コミュニティによって無視されている。 このことは、事前定義された目的に従って最適化された1つの説明を提供することで、受信者に対する理解が得られず、人間の知識と意図の多様性を考慮に入れた独自のニーズを満たすことができず、そのような技術の有効性と普及に多くの課題をもたらす。 niklas luhmann氏とelena esposito氏が解説した洞察を使って、より最近では、社会システム理論を適用して、説明可能な人工知能における課題を強調し、この方向の技術的研究を復活させようと努力している。 本稿では,問題理解におけるシステム理論的アプローチの可能性と,説明可能な人工知能の限界を明らかにすることを目的とする。

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