XAIとは
説明可能なAI (Explainable AI, XAI)とは、AIが出した答えや意思決定プロセスに対して、人間が理解しやすい形で説明する技術やプロセスのことを指します。例えば、画像認識の分野ではAIモデルが画像のどの部分に着目して予測を出しているのか可視化する技術が存在します。
XAIの説明範囲
XAIによるAIの説明は大局説明と局所説明に大別することができます。
大局説明
大局説明とは、AIモデル全体の振る舞いや決定ロジックを理解するための説明です。AIモデルの判断ロジックを可視化したり、特徴量ごとの予測に対する重要性を算出する技術は大局説明に当たります。
局所説明
局所説明とは、与えられる1つの事例 (入力データ)に対する予測過程を説明することです。局所説明は特定の予測に焦点を当てて、その個別の事例についてAIモデルがどのようにして結論に至ったのかを説明します。
XAIの活用
XAIは、敵対的に操作された個々の事例の理解や、AIモデルの意思決定プロセスの妥当性を理解することで敵対性攻撃を検知できる可能性があります。このようにXAIは敵対性攻撃の防御戦略の一部として有効に機能する可能性があります。
PythonとXAI
PythonはXAIの実装に広く使用されています。例えば、PyXAIはPythonライブラリで、(回帰または分類)の木ベースのMLモデルに適したさまざまな形の説明を提供します。また、PythonでXAIを学ぶための教材も多く存在します。
以上、PythonとXAIの活用について簡単に紹介しました。詳細な情報や具体的な実装方法については、各種リソースを参照してください。.