ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
A local explanation method (LE) in explainable artificial intelligence (XAI) is basically a two-step procedure: first construct a naively explainable model approximating the black-box model in need of explanations; then extract an explanation from the approximate model and return it. The extracted explanation aims to be just analogous to the target explanation, suggesting that users should rely on analogical arguments to transfer certain properties observable on the former to the latter. In this article, assuming a hypothetical expert user whose knowledge satisfies certain conjectures, we reconstruct the structures ‘ reason therefore conclusion ’ of these analogical arguments and study conditions for ensuring the truth of the reason ; conditions for ensuring that the conclusion follows necessarily from the reason ; as well as counter-arguments the user has to consider. It is argued that the presented findings shed light on the internal reasoning of an expert user at the end of User–LE dialogue. On this basis, the article then pursues a computational argumentation-based approach to elevate existing system-centred LEs to user-centred XAI. Technically the paper develops an argumentation framework for the so-called Argumentative Local Explainers ( A r g L E ) which extend local explanation methods with the internal reasoning of a hypothetical expert user . Formally, we show that A r g L E can compute the expert user’s beliefs about the target explanation. It is envisioned that the integration of A r g L E and existing models of argumentation dialogues helps to create conversational agents that can guide non-expert users to receive system-centred XAI explanations in a way that expert users do.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 73/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Explainable Artificial Intelligence (XAI) · Multimodal Machine Learning Applications · Multi-Agent Systems and Negotiation
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Nguyen Duy Hung · Thanaruk Theeramunkong · Thammasat University · The Royal College Of Anesthesiologists Of Thailand
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง