論文の概要: Explicitly explainable AI solution to the AI black box problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03093v2
- Date: Wed, 6 Mar 2024 01:37:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 17:33:20.243690
- Title: Explicitly explainable AI solution to the AI black box problem
- Title（参考訳）: AIブラックボックス問題に対する説明可能なAIソリューション
- Authors: V. L. Kalmykov, L.V. Kalmykov
- Abstract要約: 我々はこの問題を、透明な白い箱の性質を持つ象徴的AIを用いてどのように解決できるかを示す。
本稿では,関係領域の一般理論の第一原理に基づくルール付き決定論的論理セルオートマトンを提案する。
いくつかの生態仮説の検証は、ホワイトボックスAIの実装における成功例となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence based on neural networks has made significant
progress. However, there are concerns about the reliability and security of
this approach due to its lack of transparency. This is the black box problem of
AI. Here we show how this problem can be solved using symbolic AI, which has a
transparent white box nature. The widespread use of symbolic AI is hindered by
the opacity of mathematical models and natural language terms, the lack of a
unified ontology, and the combinatorial explosion of search options. To solve
the AI black box problem and to implement general-purpose symbolic AI, we
propose to use deterministic logic cellular automata with rules based on first
principles of the general theory of the relevant domain. In this case, the
general theory of the relevant domain plays the role of a knowledge base for
the cellular automaton inference. A cellular automaton implements automatic
parallel logical inference at three levels of organization of a complex system.
Our verification of several ecological hypotheses provides a successful
precedent for the implementation of white-box AI. Finally, we discuss a program
for creating a general-purpose symbolic AI capable of processing knowledge and
ensuring the reliability and safety of automated decisions.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく人工知能は大きな進歩を遂げた。
しかし、透明性の欠如により、このアプローチの信頼性とセキュリティが懸念されている。
これはAIのブラックボックスの問題です。
ここでは、透明な白い箱の性質を持つシンボリックAIを用いて、この問題をどのように解決できるかを示す。
シンボリックaiの広範な使用は、数学的モデルと自然言語用語の不透明さ、統一オントロジーの欠如、検索オプションの組合せ爆発によって妨げられている。
そこで我々は,AIブラックボックス問題の解決と汎用的記号型AIの実現を目的として,関連する領域の一般理論の第一原理に基づくルール付き決定論的論理セルオートマトンを提案する。
この場合、関連する領域の一般理論は、セルオートマトン推論の知識基盤としての役割を担っている。
セルオートマトンは複雑なシステムの3つのレベルで自動並列論理推論を実行する。
いくつかの生態仮説の検証は、ホワイトボックスAIの実装における成功例となる。
最後に、知識を処理し、自動決定の信頼性と安全性を確保する汎用のシンボルAIを作成するプログラムについて論じる。
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