論文の概要: Categorical Foundations of Explainable AI: A Unifying Formalism of
Structures and Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14094v1
- Date: Thu, 27 Apr 2023 11:10:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 13:48:52.961957
- Title: Categorical Foundations of Explainable AI: A Unifying Formalism of
Structures and Semantics
- Title（参考訳）: 説明可能なAIの分類的基礎:構造と意味論の形式主義の統合
- Authors: Pietro Barbiero, Stefano Fioravanti, Francesco Giannini, Alberto
Tonda, Pietro Lio, Elena Di Lavore
- Abstract要約: 本論文は,XAIの統一理論を定式化し,このギャップを埋める最初の試みである。
まず、説明可能なAIにおいて、すべての必須用語について公式な定義を提供する。
次に,提案した構造に従う分野の分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3634857272168612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Explainable AI (XAI) aims to answer ethical and legal questions associated
with the deployment of AI models. However, a considerable number of
domain-specific reviews highlight the need of a mathematical foundation for the
key notions in the field, considering that even the term "explanation" still
lacks a precise definition. These reviews also advocate for a sound and
unifying formalism for explainable AI, to avoid the emergence of ill-posed
questions, and to help researchers navigate a rapidly growing body of
knowledge. To the authors knowledge, this paper is the first attempt to fill
this gap by formalizing a unifying theory of XAI. Employing the framework of
category theory, and feedback monoidal categories in particular, we first
provide formal definitions for all essential terms in explainable AI. Then we
propose a taxonomy of the field following the proposed structure, showing how
the introduced theory can be used to categorize all the main classes of XAI
systems currently studied in literature. In summary, the foundation of XAI
proposed in this paper represents a significant tool to properly frame future
research lines, and a precious guidance for new researchers approaching the
field.
- Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は、AIモデルの展開に関連する倫理的および法的問題に答えることを目的としている。
しかし、多くのドメイン固有のレビューは、「説明」という用語でさえ正確な定義が欠けていることを考慮し、この分野の重要な概念に対する数学的基礎の必要性を強調している。
これらのレビューはまた、説明可能なAIのための健全で統一的な形式主義を提唱し、不適切な質問の出現を避け、研究者が急速に成長する知識の体系をナビゲートする手助けをする。
本論文は,xaiの統一理論を定式化することで,このギャップを埋める最初の試みである。
カテゴリー論の枠組み、特にフィードバックモノイド圏を用いて、まず説明可能なAIにおけるすべての必須用語について公式な定義を提供する。
そこで本研究では,本研究で現在研究されているXAIシステムの主要クラスをすべて分類するために,導入理論を用いて,その分野の分類法を提案する。
要約して,本論文で提案されているXAIの基礎は,今後の研究線を適切に構築するための重要なツールであり,新たな研究者がこの分野に近づくための重要なガイダンスである。
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