論文の概要: Explainable Artificial Intelligence (XAI) 2.0: A Manifesto of Open
Challenges and Interdisciplinary Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19775v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 17:44:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 18:55:04.332499
- Title: Explainable Artificial Intelligence (XAI) 2.0: A Manifesto of Open
Challenges and Interdisciplinary Research Directions
- Title（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI) 2.0:オープンチャレンジのマニフェストと学際研究の方向性
- Authors: Luca Longo, Mario Brcic, Federico Cabitza, Jaesik Choi, Roberto
Confalonieri, Javier Del Ser, Riccardo Guidotti, Yoichi Hayashi, Francisco
Herrera, Andreas Holzinger, Richard Jiang, Hassan Khosravi, Freddy Lecue,
Gianclaudio Malgieri, Andr\'es P\'aez, Wojciech Samek, Johannes Schneider,
Timo Speith, Simone Stumpf
- Abstract要約: 説明可能なAI(XAI)は、様々な領域にまたがる実践的、倫理的利益の研究分野として登場した。
本稿では,XAIの進歩と実世界のシナリオへの応用について述べる。
9つのカテゴリに分類される27のオープンな問題のマニフェストを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.640819269544934
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As systems based on opaque Artificial Intelligence (AI) continue to flourish
in diverse real-world applications, understanding these black box models has
become paramount. In response, Explainable AI (XAI) has emerged as a field of
research with practical and ethical benefits across various domains. This paper
not only highlights the advancements in XAI and its application in real-world
scenarios but also addresses the ongoing challenges within XAI, emphasizing the
need for broader perspectives and collaborative efforts. We bring together
experts from diverse fields to identify open problems, striving to synchronize
research agendas and accelerate XAI in practical applications. By fostering
collaborative discussion and interdisciplinary cooperation, we aim to propel
XAI forward, contributing to its continued success. Our goal is to put forward
a comprehensive proposal for advancing XAI. To achieve this goal, we present a
manifesto of 27 open problems categorized into nine categories. These
challenges encapsulate the complexities and nuances of XAI and offer a road map
for future research. For each problem, we provide promising research directions
in the hope of harnessing the collective intelligence of interested
stakeholders.
- Abstract（参考訳）: 不透明な人工知能(AI)に基づくシステムは、さまざまな現実世界のアプリケーションで繁栄を続けているため、これらのブラックボックスモデルを理解することが最重要になっている。
これに対し、説明可能なAI(XAI)は、様々な領域にまたがる実践的、倫理的利益の研究分野として登場した。
本稿は,XAIの進歩と実世界のシナリオへの応用に加えて,より広い視点と協調的な取り組みの必要性を強調し,XAI内の課題に対処するものである。
我々は,様々な分野の専門家を集めてオープンな問題を特定し,研究課題の同期化に努め,xaiの実用化を加速する。
協力的な議論と学際的な協力の促進により、私たちは、XAIを前進させ、その継続的な成功に寄与することを目指しています。
我々の目標は、XAIを進めるための包括的な提案を行うことです。
この目標を達成するために,我々は,27のオープン問題のマニフェストを9つのカテゴリに分類した。
これらの課題は、XAIの複雑さとニュアンスをカプセル化し、将来の研究のためのロードマップを提供する。
各問題に対して,利害関係者の集合的知性を活用するために,有望な研究指針を提供する。
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