XAI에서 X를 제거하라: 이해 가능한 AI에 대한 탄원

Q: XAI에서 이해 가능한 AI로의 전환은 어떻게 혼란을 해소할 수 있는가?

XAI에서 이해 가능한 AI로의 전환은 혼란을 해소할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 현재 XAI에서의 "설명"이라는 개념은 전통적인 과학적 설명의 개념과는 많은 차이가 있습니다. XAI에서의 설명은 종종 ML 모델의 예측을 해석하는 것으로 이해되지만, 이는 전통적인 과학적 설명의 개념과는 다릅니다. 이러한 혼란을 피하기 위해 "이해 가능한 AI"라는 용어를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. 이 용어는 XAI의 목표와 목적에 대한 혼란을 줄일 수 있습니다. 또한, 이해 가능한 AI는 다양한 이해 방법이 존재할 수 있음을 인정하며, 이러한 방법이 모두 이해를 제공하는 공통 요소로서 작용할 수 있습니다.

Q: 설명과 이해의 차이는 무엇이며, ML 시스템에서의 중요성은 무엇인가

설명과 이해의 차이는 중요합니다. 설명은 단순히 정보를 전달하는 것이 아니라, 정보 간의 상호작용과 연결을 이해하는 것을 의미합니다. ML 시스템에서 이해는 모델의 다양한 부분과 그들 간의 상호의존성을 인식하여 해당 지식을 다양한 방식으로 활용할 수 있는 능력을 의미합니다. 이해는 지식의 높은 수준의 달성으로 간주되며, 지식보다 더 복잡하고 구조화된 대상에 대한 것입니다. ML 시스템에서 이해는 모델의 기능적 상호작용을 파악하고, 이를 올바르게 활용하여 원하는 결과를 얻는 능력을 의미합니다. 이해는 지식의 부분들 간의 관계를 파악하는 것을 필요로 하며, 이러한 관계는 공간적, 시간적 또는 인과적일 수 있습니다.

Q: XAI에서의 카운터펙추얼 방법의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 대안은 무엇인가

XAI에서의 카운터펙추얼 방법의 한계는 다양합니다. 이러한 방법은 종종 부족한 견고성을 가지고 있으며, 작은 변화에도 크게 다른 설명을 제공할 수 있습니다. 또한, 카운터펙추얼 방법은 가까움 지표에 크게 의존하지만, 각 변수가 인과적으로 독립적이지 않기 때문에 어떤 지표를 사용해야 하는지 결정하는 원칙적인 방법이 없습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로는 카운터펙추얼 방법 대신 이해 가능한 AI에서 사용되는 지역적 대안 모델을 직접 사용하는 것이 있습니다. 이러한 모델은 ML 모델의 주요 특징, 특징 간의 상호작용 및 출력에 대한 결합 효과를 식별하여 원본 모델의 이해를 도와줍니다. 이러한 모델의 설계와 올바른 사용은 사용자가 대상 모델을 이해한다는 것을 나타냅니다.

แนวคิดหลัก

XAI에서 이해 가능한 AI로의 전환은 혼란을 피하기 위한 필수적인 단계이다.

บทคัดย่อ

Erasmus et al. (2021)이 XAI에서 설명의 모호성을 해결하기 위해 새로운 접근 방식을 제안함.
XAI의 목표와 목적에 대한 혼란을 해소하기 위해 "이해 가능한 AI"라는 용어를 사용하는 것이 더 효과적일 수 있음.
이해와 설명의 차이, 이해의 성공 개념에 대한 논의, 그리고 XAI에서의 카운터펙추얼 방법의 한계에 대한 내용을 다룸.

1. 소개

"설명"의 개념에 대한 철학적 역사와 다양한 접근 방식 소개.

2. XAI에서의 설명

XAI에서의 설명의 본질적인 한계와 이해 가능한 AI로의 전환 필요성에 대한 논의.

3. 과학적 설명과 ML 시스템

과학적 설명과 ML 시스템 간의 관계에 대한 분석.

4. 이해의 성공 개념

이해의 성공 개념과 ML 시스템에서의 적용 가능성에 대한 논의.

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สถิติ

"Erasmus et al. (2021)은 XAI에서 설명의 모호성을 해결하기 위해 새로운 접근 방식을 제안함."
"XAI의 목표와 목적에 대한 혼란을 해소하기 위해 '이해 가능한 AI'라는 용어를 사용하는 것이 더 효과적일 수 있음."

คำพูด

"이해 가능한 AI로의 전환은 혼란을 피하기 위한 필수적인 단계이다." - Erasmus et al. (2021)

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Axe the X in XAI

by Andr... ที่ arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00315.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

XAI에서 이해 가능한 AI로의 전환은 어떻게 혼란을 해소할 수 있는가?

XAI에서 이해 가능한 AI로의 전환은 혼란을 해소할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 현재 XAI에서의 "설명"이라는 개념은 전통적인 과학적 설명의 개념과는 많은 차이가 있습니다. XAI에서의 설명은 종종 ML 모델의 예측을 해석하는 것으로 이해되지만, 이는 전통적인 과학적 설명의 개념과는 다릅니다. 이러한 혼란을 피하기 위해 "이해 가능한 AI"라는 용어를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다. 이 용어는 XAI의 목표와 목적에 대한 혼란을 줄일 수 있습니다. 또한, 이해 가능한 AI는 다양한 이해 방법이 존재할 수 있음을 인정하며, 이러한 방법이 모두 이해를 제공하는 공통 요소로서 작용할 수 있습니다.

설명과 이해의 차이는 무엇이며, ML 시스템에서의 중요성은 무엇인가

설명과 이해의 차이는 중요합니다. 설명은 단순히 정보를 전달하는 것이 아니라, 정보 간의 상호작용과 연결을 이해하는 것을 의미합니다. ML 시스템에서 이해는 모델의 다양한 부분과 그들 간의 상호의존성을 인식하여 해당 지식을 다양한 방식으로 활용할 수 있는 능력을 의미합니다. 이해는 지식의 높은 수준의 달성으로 간주되며, 지식보다 더 복잡하고 구조화된 대상에 대한 것입니다. ML 시스템에서 이해는 모델의 기능적 상호작용을 파악하고, 이를 올바르게 활용하여 원하는 결과를 얻는 능력을 의미합니다. 이해는 지식의 부분들 간의 관계를 파악하는 것을 필요로 하며, 이러한 관계는 공간적, 시간적 또는 인과적일 수 있습니다.

XAI에서의 카운터펙추얼 방법의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 대안은 무엇인가

XAI에서의 카운터펙추얼 방법의 한계는 다양합니다. 이러한 방법은 종종 부족한 견고성을 가지고 있으며, 작은 변화에도 크게 다른 설명을 제공할 수 있습니다. 또한, 카운터펙추얼 방법은 가까움 지표에 크게 의존하지만, 각 변수가 인과적으로 독립적이지 않기 때문에 어떤 지표를 사용해야 하는지 결정하는 원칙적인 방법이 없습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로는 카운터펙추얼 방법 대신 이해 가능한 AI에서 사용되는 지역적 대안 모델을 직접 사용하는 것이 있습니다. 이러한 모델은 ML 모델의 주요 특징, 특징 간의 상호작용 및 출력에 대한 결합 효과를 식별하여 원본 모델의 이해를 도와줍니다. 이러한 모델의 설계와 올바른 사용은 사용자가 대상 모델을 이해한다는 것을 나타냅니다.