論文の概要: Towards Explaining Monte-Carlo Tree Search by Using Its Enhancements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13223v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 08:21:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.794305
• Title: Towards Explaining Monte-Carlo Tree Search by Using Its Enhancements
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索の高速化に向けて
• Authors: Jakub Kowalski, Mark H. M. Winands, Maksymilian Wiśniewski, Stanisław Reda, Anna Wilbik,
• Abstract要約: 本稿では,XAI のサブフィールドである Explainable Search に応用される知識に依存しない説明性の必要性を論じる。 モンテカルロ木探索(MCTS)の拡張は、知識のないまま、追加データを取得し、高品質な説明を提供するソリューションとして提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4419585278708233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Typically, research on Explainable Artificial Intelligence (XAI) focuses on black-box models within the context of a general policy in a known, specific domain. This paper advocates for the need for knowledge-agnostic explainability applied to the subfield of XAI called Explainable Search, which focuses on explaining the choices made by intelligent search techniques. It proposes Monte-Carlo Tree Search (MCTS) enhancements as a solution to obtaining additional data and providing higher-quality explanations while remaining knowledge-free, and analyzes the most popular enhancements in terms of the specific types of explainability they introduce. So far, no other research has considered the explainability of MCTS enhancements. We present a proof-of-concept that demonstrates the advantages of utilizing enhancements.
• Abstract（参考訳）: 通常、説明可能な人工知能(XAI)の研究は、既知の特定のドメインにおける一般的なポリシーのコンテキスト内のブラックボックスモデルに焦点を当てる。 本稿では,知能検索技術による選択について,XAI のサブフィールドである Explainable Search に応用した知識に依存しない説明性の必要性を論じる。 モンテカルロ木探索(MCTS)の強化は、追加データを取得し、知識のないまま高品質な説明を提供するソリューションとして提案され、それらが導入する特定のタイプの説明可能性の観点から最も人気のある拡張を分析する。 これまでのところ、MCTSの強化についての説明可能性について検討する研究は行われていない。 本稿では,拡張の利点を実証する概念実証について述べる。

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