論文の概要: Explaining Explanations in Probabilistic Logic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17045v4
• Date: Sat, 31 Aug 2024 16:23:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 21:31:42.113908
• Title: Explaining Explanations in Probabilistic Logic Programming
• Title（参考訳）: 確率論的論理プログラミングにおける説明
• Authors: Germán Vidal,
• Abstract要約: ほとんどのアプローチでは、システムはブラックボックスと見なされており、適切な説明を生成することは困難である。 確率論的論理プログラミング(PLP)は、知識表現のための論理プログラミングと不確実性をモデル化する確率を組み合わせたパラダイムである。 本稿では,証明に「選択表現」をラベル付けした PLP の新しいクエリ駆動推論機構の定義に基づく説明法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The emergence of tools based on artificial intelligence has also led to the need of producing explanations which are understandable by a human being. In most approaches, the system is considered a black box, making it difficult to generate appropriate explanations. In this work, though, we consider a setting where models are transparent: probabilistic logic programming (PLP), a paradigm that combines logic programming for knowledge representation and probability to model uncertainty. However, given a query, the usual notion of explanation is associated with a set of choices, one for each random variable of the model. Unfortunately, such a set does not explain why the query is true and, in fact, it may contain choices that are actually irrelevant for the considered query. To improve this situation, we present in this paper an approach to explaining explanations which is based on defining a new query-driven inference mechanism for PLP where proofs are labeled with "choice expressions", a compact and easy to manipulate representation for sets of choices. The combination of proof trees and choice expressions allows us to produce comprehensible query justifications with a causal structure.
• Abstract（参考訳）: 人工知能に基づくツールの出現は、人間によって理解可能な説明を作成する必要ももたらした。 ほとんどのアプローチでは、システムはブラックボックスと見なされており、適切な説明を生成することは困難である。 確率論的論理プログラミング(PLP:probabilistic logic programming)は、知識表現のための論理プログラミングと不確実性をモデル化する確率を組み合わせたパラダイムである。 しかしながら、クエリが与えられた場合、通常の説明の概念は、モデルの各ランダム変数に対して1つの選択の集合に関連付けられている。 残念ながら、そのようなセットは、なぜクエリが真実なのかを説明せず、実際は、検討されたクエリとは無関係な選択肢を含んでいるかもしれない。 この状況を改善するために,我々は,証明に「選択表現」をラベル付けした PLP の新しいクエリ駆動推論機構の定義に基づく説明法を提案する。 証明木と選択式の組み合わせにより、因果構造を持つ理解可能なクエリ正当性を生成することができる。

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