論文の概要: Toward A Causal Framework for Modeling Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13408v3
• Date: Tue, 22 Jul 2025 15:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.713456
• Title: Toward A Causal Framework for Modeling Perception
• Title（参考訳）: 知覚のモデル化のための因果的枠組みを目指して
• Authors: Jose M. Alvarez, Salvatore Ruggieri,
• Abstract要約: 機械学習(ML)における認識 本稿では,知覚を因果的にモデル化するための最初のアプローチを提案する。 我々は2種類の確率因果知覚(構造知覚とパラメトリック知覚)を定義した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.596961524387233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Perception occurs when individuals interpret the same information differently. It is a known cognitive phenomenon with implications for bias in human decision-making. Perception, however, remains understudied in machine learning (ML). This is problematic as modern decision flows, whether partially or fully automated by ML applications, always involve human experts. How might we account for cases in which two experts, e.g., interpret differently the same deferred instance or explanation from a ML model? Addressing this and similar questions requires a formulation of perception, particularly, in a manner that integrates with ML-enabled decision flows. In this work, we present a first approach to modeling perception causally. We define perception under causal reasoning using structural causal models (SCM). Our approach formalizes individual experience as additional causal knowledge that comes with and is used by the expert decision-maker in the form of a SCM. We define two kinds of probabilistic causal perception: structural perception and parametrical perception. We showcase our framework through a series of examples of modern decision flows. We also emphasize the importance of addressing perception in fair ML, discussing relevant fairness implications and possible applications.
• Abstract（参考訳）: 知覚は、個人が同じ情報を異なる方法で解釈する際に起こる。 これは認知現象として知られており、人間の意思決定における偏見を示唆している。 しかし、認識は依然として機械学習(ML)で研究されている。 MLアプリケーションによって部分的に自動化されるか、完全に自動化されるかは、常に人間の専門家が関与する。 2人の専門家(例えば、MLモデルと同一の遅延インスタンスや説明を別々に解釈するケースをどう説明すればいいでしょうか? これと同じような質問に対処するには、特にML対応の意思決定フローと統合された方法で、知覚の定式化が必要である。 本研究では,知覚を因果的にモデル化するための最初のアプローチを提案する。 構造因果モデル(SCM)を用いて因果推論に基づく知覚を定義する。 我々のアプローチは、個々の経験を、専門家の意思決定者がSCMの形で用いた、追加の因果的知識として形式化します。 我々は2種類の確率因果知覚(構造知覚とパラメトリック知覚)を定義した。 現代の意思決定フローの一連の例を通して、私たちのフレームワークを紹介します。 また、公正なMLにおける認識に対処することの重要性を強調し、関連する公平さと応用の可能性について議論する。

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