Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Measure of Explanatory Effectiveness

論文の概要: A Measure of Explanatory Effectiveness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12233v1
Date: Sat, 20 May 2023 16:52:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-23 23:38:17.360057
Title: A Measure of Explanatory Effectiveness
Title（参考訳）: 説明的有効性の尺度
Authors: Dylan Cope, Peter McBurney
Abstract要約: 我々は,2プレイヤー協調ゲームの観点から,AIシステムを説明する問題を提起する。この措置は、説明の自動化評価の基礎となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In most conversations about explanation and AI, the recipient of the explanation (the explainee) is suspiciously absent, despite the problem being ultimately communicative in nature. We pose the problem `explaining AI systems' in terms of a two-player cooperative game in which each agent seeks to maximise our proposed measure of explanatory effectiveness. This measure serves as a foundation for the automated assessment of explanations, in terms of the effects that any given action in the game has on the internal state of the explainee.
Abstract（参考訳）: 説明とaiに関するほとんどの議論において、説明の受け手(説明者)は、本質的にはコミュニケーションが困難であるにもかかわらず、疑わしいほど不在である。エージェントが提案した説明効果の尺度を最大化しようとする2人プレイの協調ゲームにおいて,我々は「説明AIシステム」という問題を提起する。この尺度は、ゲーム内の任意のアクションが説明者の内部状態に与える影響の観点から、説明の自動評価の基礎となる。

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