論文の概要: Counterfactual Explanation Generation with s(CASP)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14497v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 02:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 23:08:38.759483
• Title: Counterfactual Explanation Generation with s(CASP)
• Title（参考訳）: s(CASP)を用いた実測的説明生成
• Authors: Sopam Dasgupta, Farhad Shakerin, Joaqu\'in Arias, Elmer Salazar, Gopal Gupta
• Abstract要約: 意思決定を自動化する機械学習モデルは、ローンの承認、プレトライアルの保釈、雇用など、連続した分野での利用が増えている。 残念なことに、これらのモデルのほとんどはブラックボックス(ブラックボックス)である。 本稿では, 逆実説明を自動生成する後者の問題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.249916681499244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning models that automate decision-making are increasingly being used in consequential areas such as loan approvals, pretrial bail, hiring, and many more. Unfortunately, most of these models are black-boxes, i.e., they are unable to reveal how they reach these prediction decisions. A need for transparency demands justification for such predictions. An affected individual might desire explanations to understand why a decision was made. Ethical and legal considerations may further require informing the individual of changes in the input attribute that could be made to produce a desirable outcome. This paper focuses on the latter problem of automatically generating counterfactual explanations. Our approach utilizes answer set programming and the s(CASP) goal-directed ASP system. Answer Set Programming (ASP) is a well-known knowledge representation and reasoning paradigm. s(CASP) is a goal-directed ASP system that executes answer-set programs top-down without grounding them. The query-driven nature of s(CASP) allows us to provide justifications as proof trees, which makes it possible to analyze the generated counterfactual explanations. We show how counterfactual explanations are computed and justified by imagining multiple possible worlds where some or all factual assumptions are untrue and, more importantly, how we can navigate between these worlds. We also show how our algorithm can be used to find the Craig Interpolant for a class of answer set programs for a failing query.
• Abstract（参考訳）: 意思決定を自動化する機械学習モデルは、ローンの承認、プレトライアルの保釈、雇用など、連続した分野での利用が増えている。 残念なことに、これらのモデルのほとんどはブラックボックスであり、これらの予測決定にどのように到達するかを明らかにすることができない。 このような予測を正当化する透明性の必要性。 影響を受ける個人は、なぜ意思決定が行われたのかを理解するために説明を求めるかもしれない。 倫理的および法的考察は、望ましい結果をもたらすことができる入力属性の変化を個人に通知する必要があるかもしれない。 本稿では, 逆実説明を自動生成する後者の問題に焦点をあてる。 提案手法は,応答セットプログラミングと s(CASP) 目標指向ASP システムを利用する。 answer set programming (asp) はよく知られた知識表現と推論パラダイムである。 s(CASP)はゴール指向のASPシステムで、応答セットプログラムをトップダウンで実行します。 s(CASP)のクエリ駆動型の性質は、証明木として正当化を提供することを可能にし、生成した偽物の説明を分析することができる。 反事実的説明は、ある、あるいは全ての事実的仮定が真実でない複数の可能な世界を想像し、さらに重要なことに、これらの世界をいかにナビゲートできるかを想像することによって、どのように計算され、正当化されるかを示す。 また,我々のアルゴリズムを用いて,クエリの失敗に対する応答セットプログラムのクラスに対するCraig Interpolantを見つける方法を示す。

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