Concept Induction using LLMs: a user experiment for assessment
作者: Adrita Barua, Cara Widmer, Pascal Hitzler
分类: cs.AI
发布日期: 2024-04-18 (更新: 2024-09-20)
期刊: Neural-Symbolic Learning and Reasoning, NeSy 2024, Lecture Notes in Computer Science, vol. 14980, pp. 132-148, 2024
DOI: 10.1007/978-3-031-71170-1
💡 一句话要点
利用大型语言模型提升图像分类的概念生成与解释能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可解释人工智能 大型语言模型 图像分类 概念生成 人类理解
📋 核心要点
- 现有的可解释人工智能方法在提供透明和可理解的解释时面临挑战，尤其是传统后处理算法的局限性。
- 本研究利用大型语言模型GPT-4的领域知识和常识能力，生成高层次的概念以增强图像分类的可解释性。
- 实验结果显示，尽管人类生成的解释更为优越，但GPT-4生成的概念在可理解性上优于ECII生成的概念。
📝 摘要（中文）
可解释人工智能（XAI）在提供复杂AI模型的透明和可理解的见解方面面临重大挑战。传统的后处理算法虽然有用，但往往难以提供可解释的解释。基于概念的模型通过引入明确的概念表示来增强可解释性，然而现有的自动概念发现方法通常受限于低层次概念、高昂的人类标注需求以及有限的背景知识领域。本研究探索了大型语言模型（LLM），特别是GPT-4的潜力，通过利用其领域知识和常识能力生成对人类有意义的高层次概念，以用于图像分类的特定场景。我们通过提示利用数据中可用的最少文本对象信息来促进这一过程。为了评估输出，我们将LLM生成的概念与人类生成的概念和ECII启发式概念引导系统生成的概念进行了比较。研究结果表明，尽管人类生成的解释仍然优越，但GPT-4生成的概念对人类的可理解性优于ECII生成的概念。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有可解释人工智能方法在提供高层次概念解释时的不足，尤其是传统方法在概念生成中的局限性。现有方法往往依赖于低层次概念和高昂的人类标注，导致可解释性不足。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型GPT-4的强大知识和常识能力，通过最少的文本提示生成高层次概念，从而提高图像分类的可解释性。这样的设计旨在减少对人类标注的依赖，同时提升生成概念的质量和可理解性。
技术框架：整体架构包括数据准备、提示生成、概念生成和结果评估四个主要模块。首先，使用图像分类数据中的文本信息进行提示，然后通过GPT-4生成概念，最后与人类生成的概念和ECII系统生成的概念进行比较和评估。
关键创新：本研究的关键创新在于首次将大型语言模型应用于高层次概念生成，尤其是在图像分类的背景下。这与传统方法的本质区别在于，GPT-4能够生成更具人类可理解性的概念，而不仅仅是低层次的特征描述。
关键设计：在技术细节上，研究中使用了GPT-4的特定参数设置，以优化生成过程，并通过设计合适的损失函数来评估生成概念的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管人类生成的解释在质量上更为优越，但GPT-4生成的概念在可理解性上显著优于ECII生成的概念。这一发现为大型语言模型在可解释人工智能中的应用提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、自动驾驶视觉系统和智能监控等。通过提升图像分类的可解释性，能够帮助用户更好地理解AI决策过程，从而增强对AI系统的信任和接受度。未来，这种方法可能会在更多领域推广，推动可解释人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
Explainable Artificial Intelligence (XAI) poses a significant challenge in providing transparent and understandable insights into complex AI models. Traditional post-hoc algorithms, while useful, often struggle to deliver interpretable explanations. Concept-based models offer a promising avenue by incorporating explicit representations of concepts to enhance interpretability. However, existing research on automatic concept discovery methods is often limited by lower-level concepts, costly human annotation requirements, and a restricted domain of background knowledge. In this study, we explore the potential of a Large Language Model (LLM), specifically GPT-4, by leveraging its domain knowledge and common-sense capability to generate high-level concepts that are meaningful as explanations for humans, for a specific setting of image classification. We use minimal textual object information available in the data via prompting to facilitate this process. To evaluate the output, we compare the concepts generated by the LLM with two other methods: concepts generated by humans and the ECII heuristic concept induction system. Since there is no established metric to determine the human understandability of concepts, we conducted a human study to assess the effectiveness of the LLM-generated concepts. Our findings indicate that while human-generated explanations remain superior, concepts derived from GPT-4 are more comprehensible to humans compared to those generated by ECII.