論文の概要: A System's Approach Taxonomy for User-Centred XAI: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02810v1
- Date: Mon, 6 Mar 2023 00:50:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 17:37:54.764110
- Title: A System's Approach Taxonomy for User-Centred XAI: A Survey
- Title(参考訳): ユーザ中心型XAIのためのシステムのアプローチ分類 : 調査
- Authors: Ehsan Emamirad, Pouya Ghiasnezhad Omran, Armin Haller, Shirley Gregor
- Abstract要約: 本稿では,一般システム理論の原理に基づく総合的,包括的でユーザ中心のXAI分類法を提案する。
これは、開発者とエンドユーザの両方を含むすべてのユーザタイプに対するXAIアプローチの適切性を評価する基盤を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6882042556551609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in AI have coincided with ever-increasing efforts in the
research community to investigate, classify and evaluate various methods aimed
at making AI models explainable. However, most of existing attempts present a
method-centric view of eXplainable AI (XAI) which is typically meaningful only
for domain experts. There is an apparent lack of a robust qualitative and
quantitative performance framework that evaluates the suitability of
explanations for different types of users. We survey relevant efforts, and
then, propose a unified, inclusive and user-centred taxonomy for XAI based on
the principles of General System's Theory, which serves us as a basis for
evaluating the appropriateness of XAI approaches for all user types, including
both developers and end users.
- Abstract(参考訳): AIの最近の進歩は、AIモデルを説明可能なものにするための様々な方法を調査、分類、評価する研究コミュニティにおける継続的な取り組みと一致している。
しかし、既存の試みのほとんどは、通常ドメインの専門家にのみ意味のあるeXplainable AI(XAI)のメソッド中心のビューを提示している。
さまざまなタイプのユーザに対する説明の適合性を評価するための,堅牢な質的かつ定量的なパフォーマンスフレームワークが明らかに欠如している。
我々は,関連する取り組みを調査し,一般システム理論の原則に基づく総合的かつ包括的でユーザ中心のXAI分類を提案し,開発者とエンドユーザの両方を含むすべてのユーザタイプに対するXAIアプローチの適切性を評価する基盤となる。
関連論文リスト
- A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends [67.43992456058541]
画像復元(IR)とは、ノイズ、ぼかし、気象効果などの劣化を除去しながら、画像の視覚的品質を改善する過程である。
従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化をターゲットとしており、複雑な歪みを伴う現実のシナリオにおいて、その効果を制限している。
オールインワン画像復元(AiOIR)パラダイムが登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T11:11:09Z) - How Human-Centered Explainable AI Interface Are Designed and Evaluated: A Systematic Survey [48.97104365617498]
Em Explainable Interfaces (EIs) の登場する領域は,XAI のユーザインターフェースとユーザエクスペリエンス設計に重点を置いている。
本稿では,人間とXAIの相互作用の現在の動向と,EI設計・開発に向けた将来的な方向性を明らかにするために,53の出版物を体系的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T15:44:56Z) - OpenHEXAI: An Open-Source Framework for Human-Centered Evaluation of Explainable Machine Learning [43.87507227859493]
本稿では,XAI 手法を人間中心で評価するオープンソースフレームワーク OpenHEXAI について述べる。
OpenHEAXIは、XAIメソッドの人間中心ベンチマークを促進するための、最初の大規模なインフラ構築である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T22:17:59Z) - How much informative is your XAI? A decision-making assessment task to
objectively measure the goodness of explanations [53.01494092422942]
XAIに対する個人化アプローチとユーザ中心アプローチの数は、近年急速に増加している。
ユーザ中心のXAIアプローチがユーザとシステム間のインタラクションに肯定的な影響を与えることが明らかとなった。
我々は,XAIシステムの良否を客観的かつ定量的に評価するための評価課題を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T15:49:39Z) - Towards a Comprehensive Human-Centred Evaluation Framework for
Explainable AI [1.7222662622390634]
本稿では,レコメンデータシステムに使用されるユーザ中心評価フレームワークを適用することを提案する。
我々は、説明的側面、説明的特性を要約し、それらの関係を示し、これらの特性を測定する分類指標を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T09:20:16Z) - An Experimental Investigation into the Evaluation of Explainability
Methods [60.54170260771932]
この研究は、9つの最先端XAI法と3つのダミー法(例えば、ランダム・サリエンシ・マップ)に適用された14の異なるメトリクスを比較した。
実験の結果、これらの指標のどれが高い相関関係を示し、潜在的な冗長性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T08:07:07Z) - Understanding User Preferences in Explainable Artificial Intelligence: A Survey and a Mapping Function Proposal [0.0]
本研究は、説明可能な機械学習(XML)における既存の研究の徹底的なレビューを行う。
我々の主な目的は、XMLの領域内でXAIメソッドの分類を提供することです。
本稿では,ユーザとその所望のプロパティを考慮に入れたマッピング関数を提案し,XAI手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T01:06:38Z) - Towards Human Cognition Level-based Experiment Design for Counterfactual
Explanations (XAI) [68.8204255655161]
XAI研究の重点は、より理解を深めるために、より実践的な説明アプローチに変わったようだ。
認知科学研究がXAIの進歩に大きく影響を与える可能性のある領域は、ユーザの知識とフィードバックを評価することである。
本研究では,異なる認知レベルの理解に基づく説明の生成と評価を実験する枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T19:20:22Z) - Towards Human-centered Explainable AI: A Survey of User Studies for Model Explanations [18.971689499890363]
我々は過去5年間に人間によるXAI評価で97コア論文を特定し分析してきた。
我々の研究は、XAIがレコメンダシステムなど特定のアプリケーション領域で急速に普及していることを示している。
我々は,XAI研究者や実践者を対象としたユーザスタディの設計と実施に関する実践的ガイドラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-20T20:53:00Z) - Connecting Algorithmic Research and Usage Contexts: A Perspective of
Contextualized Evaluation for Explainable AI [65.44737844681256]
説明可能なAI(XAI)を評価する方法に関するコンセンサスの欠如は、この分野の進歩を妨げる。
このギャップを埋める一つの方法は、異なるユーザ要求を考慮に入れた評価方法を開発することである、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T05:17:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。