論文の概要: ClarifAI: Enhancing AI Interpretability and Transparency through Case-Based Reasoning and Ontology-Driven Approach for Improved Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11733v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 21:02:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.153333
• Title: ClarifAI: Enhancing AI Interpretability and Transparency through Case-Based Reasoning and Ontology-Driven Approach for Improved Decision-Making
• Title（参考訳）: ClarifAI: ケースベースの推論とオントロジー駆動による意思決定改善によるAI解釈性と透明性の向上
• Authors: Srikanth Vemula,
• Abstract要約: ClarifAIは、人工知能(AI)の透明性と解釈可能性を高めるための新しいアプローチである この論文は、CBRとCBRを組み合わせたクラリファイ理論の基礎を詳述し、徹底的な説明を与えている。 さらに、設計原則とアーキテクチャの青写真について詳しく説明し、CrarifAIがAIの解釈可能性を高める可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This Study introduces Clarity and Reasoning Interface for Artificial Intelligence(ClarifAI), a novel approach designed to augment the transparency and interpretability of artificial intelligence (AI) in the realm of improved decision making. Leveraging the Case-Based Reasoning (CBR) methodology and integrating an ontology-driven approach, ClarifAI aims to meet the intricate explanatory demands of various stakeholders involved in AI-powered applications. The paper elaborates on ClarifAI's theoretical foundations, combining CBR and ontologies to furnish exhaustive explanation mechanisms. It further elaborates on the design principles and architectural blueprint, highlighting ClarifAI's potential to enhance AI interpretability across different sectors and its applicability in high-stake environments. This research delineates the significant role of ClariAI in advancing the interpretability of AI systems, paving the way for its deployment in critical decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: この研究は、人工知能(AI)の透明性と解釈可能性を高めるために設計された新しいアプローチであるClarifAI(ClarifAI)について紹介する。 ケースベースの推論(CBR)方法論を活用し、オントロジー駆動のアプローチを統合することで、CrarifAIは、AI駆動アプリケーションに関わるさまざまなステークホルダの複雑な説明要求を満たすことを目指している。 この論文は、CBRとオントロジを組み合わせたClarifAIの理論的基礎を詳述し、徹底的な説明機構を提供する。 さらに、設計原則とアーキテクチャの青写真について詳述し、さまざまな分野にわたるAIの解釈可能性を高めるクラリフカイの可能性と、ハイテイク環境での適用性を強調している。 本研究は,AIシステムの解釈可能性向上において,ClariAIが果たす重要な役割を概説し,重要な意思決定プロセスへの展開の道を開くものである。

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