局所近似

近ごろ、人工知能はめざましい進歩を遂げ、様々な場所で役立てられています。買い物でのおすすめ商品、病気の診断、自動運転など、生活の多くの場面で人工知能が活躍しています。しかし、特に複雑な仕組みを持つ人工知能は、どのように答えを出したのかを人が理解するのが難しいという問題を抱えています。まるで中身の見えない黒い箱のようなので、「ブラックボックス」と呼ばれています。 例えば、ある人工知能が患者のレントゲン写真から病気を診断したとします。しかし、人工知能が写真のどの部分を見て、どのような根拠でその病気を診断したのかが分からなければ、医師は診断結果を完全に信頼することはできません。また、もし誤診があった場合、原因を特定し改善することも難しくなります。 このような問題を解決するために、人工知能の判断の過程を人が理解できるようにする技術が研究されています。これを「説明可能な人工知能」、もしくは「説明できる人工知能」と呼びます。英語ではExplainable AIと書き、XAIと略されることもあります。 説明可能な人工知能は、人工知能がどのように考え、どのような理由で答えを出したのかを分かりやすく示すことで、ブラックボックス問題を解決します。例えば、先ほどの病気の診断であれば、人工知能がレントゲン写真のどの部分に注目したのかを画像で示したり、診断の根拠となった医学的な知識を言葉で説明したりすることで、医師が診断結果を理解しやすくなります。 説明可能な人工知能は、人工知能の信頼性を高め、安心して使えるようにするために欠かせない技術です。今後、人工知能がさらに社会に浸透していく中で、説明可能な人工知能の重要性はますます高まっていくでしょう。