論文の概要: Neuro-Symbolic AI: Explainability, Challenges, and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04383v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 02:54:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:39:53.803303
- Title: Neuro-Symbolic AI: Explainability, Challenges, and Future Trends
- Title（参考訳）: Neuro-Symbolic AI - 説明可能性,課題,今後の動向
- Authors: Xin Zhang, Victor S. Sheng,
- Abstract要約: 本稿では,2013年度の191研究におけるモデル設計と行動の両面を考慮した説明可能性の分類を提案する。
我々は,表現の相違をブリッジする形態が可読かどうかを考慮し,これらを5つのカテゴリに分類する。
我々は、統一表現、モデル説明可能性の向上、倫理的考察、社会的影響の3つの側面で将来の研究を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.656105779121308
- License:
- Abstract: Explainability is an essential reason limiting the application of neural networks in many vital fields. Although neuro-symbolic AI hopes to enhance the overall explainability by leveraging the transparency of symbolic learning, the results are less evident than imagined. This article proposes a classification for explainability by considering both model design and behavior of 191 studies from 2013, focusing on neuro-symbolic AI, hoping to inspire scholars who want to understand the explainability of neuro-symbolic AI. Precisely, we classify them into five categories by considering whether the form of bridging the representation differences is readable as their design factor, if there are representation differences between neural networks and symbolic logic learning, and whether a model decision or prediction process is understandable as their behavior factor: implicit intermediate representations and implicit prediction, partially explicit intermediate representations and partially explicit prediction, explicit intermediate representations or explicit prediction, explicit intermediate representation and explicit prediction, unified representation and explicit prediction. We also analyzed the research trends and three significant challenges: unified representations, explainability and transparency, and sufficient cooperation from neural networks and symbolic learning. Finally, we put forward suggestions for future research in three aspects: unified representations, enhancing model explainability, ethical considerations, and social impact.
- Abstract（参考訳）: 説明可能性(Explainability)は、多くの重要な分野におけるニューラルネットワークの適用を制限する重要な理由である。
ニューロシンボリックAIは、シンボリックラーニングの透明性を活用することによって、全体的な説明可能性を高めることを望んでいるが、結果は想像以上に明らかではない。
本稿では,2013年からの191研究のモデル設計と行動の両面を考慮した説明可能性の分類を提案する。
正確には、表現の相違をブリッジする形式が設計因子として可読かどうか、ニューラルネットワークと記号論理学習の間に表現の違いがあるかどうか、モデル決定や予測プロセスが行動因子として理解可能であるかどうかを考慮し、これらを5つのカテゴリに分類する:暗黙的中間表現と暗黙的予測、部分的明示的中間表現と部分的明示的中間表現、明示的中間表現または明示的予測、明示的中間表現と明示的予測、統一的表現と明示的予測。
我々はまた、研究動向と、統一表現、説明可能性と透明性、ニューラルネットワークと記号学習との十分な協力という3つの重要な課題を分析した。
最後に,統一表現,モデル説明可能性の向上,倫理的考察,社会的影響の3つの側面から今後の研究を提案する。
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