2023年3月1日
立教大学、AIの予測結果を具体的学習内容で説明する手法を開発
立教大学は2月27日、大学院人工知能科学研究科が、AIの判断を「AIモデルが具体的にどのようなデータを学習したか」で説明する「説明可能AI」の手法を開発したと発表した。
研究は、大学院人工知能科学研究科の石川真之介特任准教授、瀧雅人准教授、内山泰伸教授と豆蔵による研究チームが行った。
研究では「データ中心」の立場に立ち、「実際にAIモデルがどのようなデータで学習したのか」を具体例で示すことでモデルの判断を説明する説明可能AIの手法を開発したという。
この手法により、「AIの判断結果が信頼できるか」について簡単に、直感的に判断することができるようになるという。研究成果は国際学術論文誌「International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation」に掲載された。
論文情報概要
S. Ishikawa, M. Todo, M. Taki, Y. Uchiyama, K. Matsunaga, P. Lin, T. Ogihara and M. Yasui, ”Example-based explainable AI and its application for remote sensing image classification,” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 118, p. 103215, 2023.
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