Migliorare l'Explainability nell'IA tramite il ragionamento automatico

Il Ragionamento Automatico è uno strumento importante nel crescente campo dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI). La spiegabilità aiuta a costruire fiducia nei sistemi AI, assicurandosi che siano più di semplici predittori accurati. Questo documento discute un processo che combina il machine learning con il ragionamento automatico per creare e selezionare spiegazioni per la scoperta scientifica.

Ci sono molti ambiti, come la legge, i veicoli autonomi e la sanità, dove la fiducia nell'AI è fondamentale. Questi sistemi devono essere comprensibili per evitare pregiudizi e discriminazioni basate su genere, razza o origine. I sistemi AI spesso apprendono da dati che riflettono pregiudizi reali, rendendo essenziale valutare i loro processi decisionali.

Nonostante l'efficacia del machine learning, i suoi modelli spesso mancano di chiarezza, rendendo difficile per le persone capire come funzionano. Questa mancanza di chiarezza può portare a sfiducia. Per combattere questo, il ragionamento automatico può fornire spiegazioni chiare dei modelli di machine learning, il che è fondamentale per il campo dell'XAI.

Si propone un ciclo di scoperta scientifica in cui machine learning e ragionamento automatico lavorano insieme. Questo processo consiste in tre fasi principali:

1. Fase Induttiva: In questa fase, un modello apprende da dati esistenti.
2. Fase Deduttiva: Qui, il modello appreso è convertito in un linguaggio formale. Il ragionamento automatico aiuta a derivare spiegazioni dal modello.
3. Selezione delle Spiegazioni: I ricercatori possono confrontare le spiegazioni selezionate con le conoscenze esistenti e formulare nuove ipotesi.

Il processo di ragionamento induttivo è probabilistico, il che significa che i modelli fanno supposizioni educate basate sui dati ma non sono necessariamente corretti. D'altra parte, il ragionamento deduttivo fornisce certezza: se le premesse sono vere, allora anche le conclusioni devono essere vere.

I moderni sistemi di ragionamento automatico sono in grado di produrre conclusioni verificate, che possono essere controllate da software affidabili. Questa forte capacità consente di verificare i modelli di machine learning rispetto alle conoscenze precedenti. I metodi XAI possono anche aiutare a identificare e prevenire discriminazioni all'interno dei sistemi AI.

Il documento sottolinea l'importanza di generare spiegazioni per i modelli di machine learning e presenta una tassonomia dei problemi di selezione delle spiegazioni. Questa tassonomia si ispira alle scienze sociali e agli studi cognitivi, aiutando i ricercatori a identificare le spiegazioni più appropriate.

I recenti progressi nel ragionamento automatico hanno migliorato la gestione dei problemi SAT (Soddisfacibilità), essenziali negli strumenti di ragionamento automatico. I solutori SAT possono gestire efficientemente molti problemi e sono cruciali per garantire la sicurezza delle applicazioni ad alto rischio.

Il processo di ricerca di soluzioni ai problemi SAT ha portato a migliori metodologie per questioni di ragionamento, come la Massima Soddisfacibilità (MaxSAT). Queste metodologie consentono il controllo efficiente della correttezza nei sistemi AI, il che è vitale in ambiti critici per la sicurezza.

Il Conflict-driven Clause Learning (CDCL) è un metodo SAT ben noto che si dimostra efficace nella pratica. Il successo del CDCL deriva dalla gestione efficiente dei dati e da strategie che ne migliorano le prestazioni. Quando viene trovata una soluzione al problema SAT, produce un certificato di soddisfacibilità, garantendo che i risultati possano essere verificati.

Il MaxSAT coinvolge la ricerca della migliore assegnazione delle variabili per massimizzare la soddisfazione su un insieme di clausole. Questo problema ha due varianti: parziale, dove alcune clausole devono essere soddisfatte, e pesata, dove alcune clausole hanno maggiore importanza di altre.

Spiegazioni formali possono spesso essere derivate direttamente da modelli che sono interpretabili, come gli alberi decisionali. Tuttavia, questi modelli possono avere limitazioni, come semplificare eccessivamente dati complessi. Metodi alternativi, come LIME, possono aiutare ad approssimare le previsioni di modelli più complessi, ma potrebbero non offrire garanzie rigorose di accuratezza.

Studi recenti sui metodi per creare spiegazioni hanno introdotto due categorie chiave: spiegazioni abduttive (AXp) e spiegazioni contrastive (CXp). Un AXp fornisce un insieme minimo di caratteristiche per una previsione, mentre un CXp evidenzia quali cambiamenti minimi modificherebbero una previsione.

Queste spiegazioni sono strettamente collegate a problemi noti nella logica formale. Permettono una comprensione completa di come le spiegazioni possano essere generate e selezionate efficacemente. Sebbene gli insiemi di alberi siano strumenti potenti che combinano più alberi decisionali, non sono intrinsecamente interpretabili. Tuttavia, possono essere utilizzati per spiegare le previsioni di modelli complessi.

Quando si selezionano spiegazioni, entrano in gioco varie proprietà desiderabili. Queste proprietà includono necessità, sufficienza, minimalità e generalità. Una buona spiegazione risponde al "perché" qualcosa è successo e spesso dipende da casi di contrasto. Il contesto in cui viene fornita una spiegazione è cruciale.

Per migliorare il processo di selezione, formalizzare queste proprietà consente ai ricercatori di affrontare spiegazioni ridondanti e creare meno confusione. Questo approccio sistematico può ridurre significativamente il numero di spiegazioni a un livello gestibile.

Le spiegazioni vengono spesso scelte in base a quanto siano insolite o tipiche. Le generalizzazioni statistiche possono aiutare, ma hanno bisogno di ulteriore contesto per chiarirne le cause. L'obiettivo è semplificare il processo di ricerca di spiegazioni utili che siano concise e ampiamente applicabili.

Il documento discute anche il legame tra selezione delle spiegazioni e teorie esistenti di causalità, che esaminano come diversi fattori influenzino gli esiti. La causalità aiuta a inquadrare le spiegazioni e a comprendere le connessioni tra eventi diversi.

Inoltre, il concetto di abduzione è rilevante nella selezione delle spiegazioni. Nell'indagine scientifica, l'abduzione suggerisce spiegazioni potenziali per i risultati osservati negli esperimenti. Questo approccio è utile nella ricerca AI quando si valutano interpretazioni che catturano la migliore spiegazione per i fenomeni osservati.

Valutare le spiegazioni implica criteri specifici, come correttezza, completezza e coerenza. I metodi di ragionamento automatico possono garantire che questi criteri siano soddisfatti producendo risultati certificati. Questo garantisce che le spiegazioni offerte siano allineate con i risultati attesi e rispettino gli standard richiesti.

La coerenza con le conoscenze esistenti è cruciale, ma i metodi formali richiedono che le incoerenze suggeriscano problemi all'interno del modello stesso. Sebbene i metodi euristici possano consentire questi controlli, il ragionamento formale richiede un modello coerente per generare spiegazioni affidabili.

Il documento conclude suggerendo che i metodi di ragionamento automatico possono beneficiare notevolmente sia la generazione che la selezione di spiegazioni per i modelli di machine learning. Questo approccio fornisce basi solide per future ricerche, aprendo la strada a una migliore comprensione e fiducia nei sistemi AI.

In sintesi, l'integrazione del ragionamento automatico con il machine learning presenta una direzione promettente per migliorare la spiegabilità dei sistemi AI. Questo processo non solo favorisce la fiducia, ma apre anche nuove strade per la scoperta scientifica, assicurando che l'AI e le sue spiegazioni siano solide, affidabili e comprensibili.