論文の概要: XXAI: Towards eXplicitly eXplainable Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03093v4
- Date: Sun, 19 May 2024 14:02:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 23:40:18.940846
- Title: XXAI: Towards eXplicitly eXplainable Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: XXAI:eXplicitly eXplainable Artificial Intelligenceを目指す
- Authors: V. L. Kalmykov, L. V. Kalmykov,
- Abstract要約: サブシンボリックニューラルネットワークに基づく人工知能の信頼性と安全性には懸念がある。
象徴的なAIは、ホワイトボックスの性質を持ち、その決定の信頼性と安全性を保証することができる。
eXplicitly eXplainable AI (XXAI) - 決定論的論理セルオートマトンに基づく完全透明なホワイトボックスAIを提案する。
- 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: There are concerns about the reliability and safety of artificial intelligence (AI) based on sub-symbolic neural networks because its decisions cannot be explained explicitly. This is the black box problem of modern AI. At the same time, symbolic AI has the nature of a white box and is able to ensure the reliability and safety of its decisions. However, several problems prevent the widespread use of symbolic AI: the opacity of mathematical models and natural language terms, the lack of a unified ontology, and the combinatorial explosion of search capabilities. To solve the black-box problem of AI, we propose eXplicitly eXplainable AI (XXAI) - a fully transparent white-box AI based on deterministic logical cellular automata whose rules are derived from the first principles of the general theory of the relevant domain. In this case, the general theory of the domain plays the role of a knowledge base for deriving the inferences of the cellular automata. A cellular automaton implements parallel multi-level logical inference at all levels of organization - from local interactions of the element base to the system as a whole. Our verification of several ecological hypotheses sets a precedent for the successful implementation of the proposed solution. XXAI is able to automatically verify the reliability, security and ethics of sub-symbolic neural network solutions in both the final and training phases. In this article, we present precedents for the successful implementation of XXAI, the theoretical and methodological foundations for its further development, and discuss prospects for the future.
- Abstract（参考訳）: サブシンボリックニューラルネットワークに基づく人工知能(AI)の信頼性と安全性には懸念がある。
これは現代のAIのブラックボックス問題である。
同時に、象徴的なAIは、ホワイトボックスの性質を持ち、その決定の信頼性と安全性を保証することができる。
しかし、いくつかの問題は、数学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、検索能力の複合的爆発など、象徴的なAIが広く使われるのを防ぐ。
AIのブラックボックス問題を解決するために,決定論的論理セルオートマトンに基づく完全透明なホワイトボックスAIであるeXplicitly eXplainable AI (XXAI)を提案する。
この場合、ドメインの一般理論は、セルオートマタの推論を導出する知識基盤の役割を担っている。
セルオートマトンは、要素ベースの局所的な相互作用からシステム全体に至るまで、あらゆるレベルの組織で並列なマルチレベル論理推論を実装している。
いくつかの生態仮説の検証は,提案手法の実装を成功させる前例となる。
XXAIは、ファイナルフェーズとトレーニングフェーズの両方で、サブシンボリックニューラルネットワークソリューションの信頼性、セキュリティ、倫理を自動検証することができる。
本稿では,そのさらなる発展のための理論的・方法論的基礎であるXXAIの実施を成功させる前例を示し,今後の展望について論じる。
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