| 講演名 | 2021-10-08 ［チュートリアル講演］説明可能AI技術のこれまでとこれから 亀谷 由隆(名城大), |
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| 抄録(和) | 現在注目される人工知能技術は高い予測性能を持つ機械学習モデルが主体となっており，これらのモデルを健康や財産に関わる分野へ応用する試みも始まっている．しかし，その際の問題の一つがモデルの不透明性であり，このような不透明性を軽減するための一連の技術が近年「説明可能AI (explainable artificial intelligence, XAI)」という研究分野を形成している．本稿ではXAI研究の流れを振り返り，現在行われているXAI研究における概念と手法の分類や整理を行うとともに，XAI研究における将来の課題について述べる． |
| 抄録(英) | Machine learning models of high predictive performance, such as deep neural networks and ensemble models, now play a central role in the current artificial intelligence technologies, and have started to be applied to the problems related to our health or properties. However, one of the primary obstacles here is the opacity of such high-performance models. So far, dozens of techniques for reducing the opacity have been explored, and form a research field called ``explainable aritificial intelligence (XAI).'' In this paper, I review the past literature on XAI, organize key concepts and techniques in the current XAI research, and discuss the future direction of XAI. |
| キーワード(和) | 説明可能AI / XAI / 機械学習 / 深層学習 |
| キーワード(英) | explainable AI / XAI / machine learning / deep learning |
| 資料番号 | SIS2021-17 |
| 発行日 | 2021-09-30 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS / ITE-BCT |
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| 開催期間 | 2021/10/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム，放送技術および一般 |
| テーマ（英） | System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. |
| 委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 斎藤 恭一(NHK) |
| 委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Kyoichi Saito(NHK) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大) / 村田 英一(京大) / 斉藤 一(テレビ東京) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) / Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Hajime Saito(TV Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) / 神原 浩平(NHK) / 鈴村 高幸(テレビ朝日) / 和泉田 智志(日本テレビ) / 大内 幹博(パナソニック) / 宮野 真由子(東芝インフラシステムズ) |
| 幹事氏名（英） | Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) / Kohei Kambara(NHK) / Takayuki Suzumura(TV Asahi) / Satoshi Izumida(NTV) / Mikihiro Ouchi(Panasonic) / Mayuko Miyano(Toshiba Infrastracture Systems & Solutions) |
| 幹事補佐氏名（和） | 吉田 壮(関西大学) / 眞壁 義明(神奈川工科大) / 筒井 弘(北大) / 田邊 暁弘(NTT) / 小林 俊満(名古屋テレビ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Soh Yoshida(Kansai Univ.) / Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hiroshi Tsutsui(Hokkaido Univ.) / Akihiro Tanabe(NTT) / Toshimitsu Kobayashi(NBN) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems / Technical Group on Broadcasting and Communication Technologies |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［チュートリアル講演］説明可能AI技術のこれまでとこれから |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Tutorial Lecture] The Past and The Future of Explainable AI Techniques |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 説明可能AI / explainable AI |
| キーワード(2)（和/英） | XAI / XAI |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 亀谷 由隆 / Yoshitaka Kameya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名城大学(略称：名城大) Meijo University(略称：Meijo Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-10-08 |
| 資料番号 | SIS2021-17 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SIS-190 |
| ページ範囲 | pp.36-41(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-30 (SIS) |