מבט XAI על ASP הסברי: שיטות ומערכות

בעולם שבו בינה מלאכותית הופכת לבלתי ניתנת להבנה, תכנות קבוצות תשובה (ASP) מציע גישה הצהרתית לפתרון בעיות בסמלי AI, שמתאפיינת בהסבריות טבעית. סקר חדש ב-arXiv בוחן את תחום ההסבריות ב-ASP דרך עדשת XAI, ומדגיש את החשיבות הגוברת של AI שקוף. המאמר סוקר סוגי הסברים שונים הקשורים לשאלות משתמשים, ומעריך את הכיסוי שלהם בכלים קיימים. תכנות קבוצות תשובה הוא פורמליזם מבוסס חוקים שמאפשר חשיבה הסברית ופרשנית, מה שהופך אותו לאטרקטיבי במיוחד בעידן XAI. לפי הסקר, פותחו גישות ומערכות הסבר שונות ל-ASP, אך הן מתייחסות לעיתים קרובות למצבים ספציפיים בלבד, ולא מכסות את כל התרחישים שמשתמשי ASP נתקלים בהם. הסקר מספק סקירה מובנית של סוגי ההסברים ב-ASP בהקשר לשאלות הסבר של משתמשים. הסקירה מתארת כיצד תיאוריה ומערכות קיימות מכסות את סוגי ההסברים האלה, ומזהה פערים בגישות ההסבריות הנוכחיות. היא מדגישה כי למרות ההתקדמות, קיימות חולשות בכיסוי המקיף של כל התרחישים האפשריים. זה מצביע על הצורך בפיתוח כלים נוספים שיספקו הסברים מלאים יותר למשתמשים. בהקשר עסקי, הסבריות ב-ASP יכולה לסייע למנהלי עסקים בישראל שמשתמשים בכלי AI סמלי לקבלת החלטות שקופות. בהשוואה למודלים סטטיסטיים שחורים, ASP מציע שקיפות מובנית, אך נדרש שיפור בכלים כדי להתאים לצרכי תעשייה. הסקר מצביע על חשיבות זו בעידן שבו רגולציה דורשת הסברים על החלטות AI. לסיכום, הסקר מציע כיווני מחקר עתידיים לגישות הסבריות מקיפות יותר ב-ASP. עבור מקצועני AI בישראל, זה אומר הזדמנויות לפיתוח כלים מקומיים שישלבו הסבריות עסקית. האם ASP יהפוך לכלי מרכזי ב-XAI?