どんなものか

マルコフ決定過程（MDP）において、現在の状態から目標の状態への遷移を説明する能力を自立型エージェントに付与するアルゴリズムを提案する。

どんなものか

AIシステムが判断の根拠を説明するためにユーザーが指定した概念による対比的説明を提供する

どんなものか

新しい領域ベースの帰属法であるXRAIを提案した。また画像ベースのSaliency mapsの品質を経験的に評価する方法(PIC)や帰属法に対する公理ベースのサニティチェックを提案した。

どんなものか

データセット全体に適用される視覚的概念を自動的に抽出するACE(Automated Concept-based Explanations)という手法を開発した。

どんなものか

透明かつ正確な分類を行えるSCOUTER(Slot-based COnfigUrable and Transparent classifiER)と呼ばれるスロット注意機構に基づく分類器を提案した。

またSCOUTERに合わせた新しい損失を設計し、正負の説明や説明領域の大きさも制御できるようにした。