論文の概要: Climbing the Ladder of Interpretability with Counterfactual Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01408v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 13:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 15:16:06.656994
• Title: Climbing the Ladder of Interpretability with Counterfactual Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: 対実概念ボトルネックモデルによる解釈可能性の上昇
• Authors: Gabriele Dominici, Pietro Barbiero, Francesco Giannini, Martin Gjoreski, Giuseppe Marra and Marc Langheinrich
• Abstract要約: 現在のディープラーニングモデルは、3つの基本的な問題に同時に対処するように設計されていない。 CF-CBM(CounterFactual Concept Bottleneck Models)を紹介する。 CF-CBMは正確な予測(“What?”)、タスク予測の簡単な説明(“Why?”)、解釈可能な対応(“What if?”)を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.68240746988973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep learning models are not designed to simultaneously address three fundamental questions: predict class labels to solve a given classification task (the "What?"), explain task predictions (the "Why?"), and imagine alternative scenarios that could result in different predictions (the "What if?"). The inability to answer these questions represents a crucial gap in deploying reliable AI agents, calibrating human trust, and deepening human-machine interaction. To bridge this gap, we introduce CounterFactual Concept Bottleneck Models (CF-CBMs), a class of models designed to efficiently address the above queries all at once without the need to run post-hoc searches. Our results show that CF-CBMs produce: accurate predictions (the "What?"), simple explanations for task predictions (the "Why?"), and interpretable counterfactuals (the "What if?"). CF-CBMs can also sample or estimate the most probable counterfactual to: (i) explain the effect of concept interventions on tasks, (ii) show users how to get a desired class label, and (iii) propose concept interventions via "task-driven" interventions.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープラーニングモデルは、与えられた分類タスクを解決するためにクラスラベルを予測する("What?")、タスク予測を説明する("Why?")、異なる予測をもたらす可能性のある代替シナリオを想像する("What if? これらの質問に答えることができないことは、信頼性の高いAIエージェントのデプロイ、人間の信頼の校正、人間と機械の相互作用の深化における重要なギャップを表している。 このギャップを埋めるため、我々は、上記のクエリを、ポストホックな検索を実行することなく、効率的に処理するように設計されたモデルクラスである、反事実的コンセプトボトルネックモデル(cf-cbms)を導入する。 その結果、cf-cbmsは、正確な予測(what?)、タスク予測のための単純な説明(why?)、解釈可能な反事実(what if?)を生み出していることがわかった。 CF-CBMは、最も可能性の高いカウンターファクトをサンプリングまたは見積もることができる。 (i)課題に対する概念介入の効果を説明する。 (ii)希望するクラスラベルの取得方法を示し、 (iii)「タスク駆動」介入による概念的介入を提案する。

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