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Sia, Suzanna, Anton Belyy, Amjad Almahairi, Madian Khabsa, Luke Zettlemoyer et Lambert Mathias. « Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in NLI ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9837–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26174.
Texte intégralAsher, Nicholas, Lucas De Lara, Soumya Paul et Chris Russell. « Counterfactual Models for Fair and Adequate Explanations ». Machine Learning and Knowledge Extraction 4, no 2 (31 mars 2022) : 316–49. http://dx.doi.org/10.3390/make4020014.
Texte intégralVanNostrand, Peter M., Huayi Zhang, Dennis M. Hofmann et Elke A. Rundensteiner. « FACET : Robust Counterfactual Explanation Analytics ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 4 (8 décembre 2023) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3626729.
Texte intégralKenny, Eoin M., et Mark T. Keane. « On Generating Plausible Counterfactual and Semi-Factual Explanations for Deep Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 13 (18 mai 2021) : 11575–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17377.
Texte intégralLeofante, Francesco, et Nico Potyka. « Promoting Counterfactual Robustness through Diversity ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 19 (24 mars 2024) : 21322–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30127.
Texte intégralDelaney, Eoin, Arjun Pakrashi, Derek Greene et Mark T. Keane. « Counterfactual Explanations for Misclassified Images : How Human and Machine Explanations Differ (Abstract Reprint) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 20 (24 mars 2024) : 22696. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30596.
Texte intégralBaron, Sam, Mark Colyvan et David Ripley. « A Counterfactual Approach to Explanation in Mathematics ». Philosophia Mathematica 28, no 1 (2 décembre 2019) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1093/philmat/nkz023.
Texte intégralSchleich, Maximilian, Zixuan Geng, Yihong Zhang et Dan Suciu. « GeCo ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 9 (mai 2021) : 1681–93. http://dx.doi.org/10.14778/3461535.3461555.
Texte intégralBarzekar, Hosein, et Susan McRoy. « Achievable Minimally-Contrastive Counterfactual Explanations ». Machine Learning and Knowledge Extraction 5, no 3 (3 août 2023) : 922–36. http://dx.doi.org/10.3390/make5030048.
Texte intégralChapman-Rounds, Matt, Umang Bhatt, Erik Pazos, Marc-Andre Schulz et Konstantinos Georgatzis. « FIMAP : Feature Importance by Minimal Adversarial Perturbation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 13 (18 mai 2021) : 11433–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17362.
Texte intégralLabaien Soto, Jokin, Ekhi Zugasti Uriguen et Xabier De Carlos Garcia. « Real-Time, Model-Agnostic and User-Driven Counterfactual Explanations Using Autoencoders ». Applied Sciences 13, no 5 (24 février 2023) : 2912. http://dx.doi.org/10.3390/app13052912.
Texte intégralBaron, Sam. « Counterfactual Scheming ». Mind 129, no 514 (1 avril 2019) : 535–62. http://dx.doi.org/10.1093/mind/fzz008.
Texte intégralHe, Ming, Boyang An, Jiwen Wang et Hao Wen. « CETD : Counterfactual Explanations by Considering Temporal Dependencies in Sequential Recommendation ». Applied Sciences 13, no 20 (11 octobre 2023) : 11176. http://dx.doi.org/10.3390/app132011176.
Texte intégralGeng, Zixuan, Maximilian Schleich et Dan Suciu. « Computing Rule-Based Explanations by Leveraging Counterfactuals ». Proceedings of the VLDB Endowment 16, no 3 (novembre 2022) : 420–32. http://dx.doi.org/10.14778/3570690.3570693.
Texte intégralFernandes, Alison. « Back to the Present : How Not to Use Counterfactuals to Explain Causal Asymmetry ». Philosophies 7, no 2 (9 avril 2022) : 43. http://dx.doi.org/10.3390/philosophies7020043.
Texte intégralAryal, Saugat. « Semi-factual Explanations in AI ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 21 (24 mars 2024) : 23379–80. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30390.
Texte intégralFernández-Loría, Carlos, Foster Provost et Xintian Han. « Explaining Data-Driven Decisions made by AI Systems : The Counterfactual Approach ». MIS Quarterly 45, no 3 (1 septembre 2022) : 1635–60. http://dx.doi.org/10.25300/misq/2022/16749.
Texte intégralPrado-Romero, Mario Alfonso, Bardh Prenkaj et Giovanni Stilo. « Robust Stochastic Graph Generator for Counterfactual Explanations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 19 (24 mars 2024) : 21518–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30149.
Texte intégralVries, Katja de. « Transparent Dreams (Are Made of This) : Counterfactuals as Transparency Tools in ADM ». Critical Analysis of Law 8, no 1 (2 avril 2021) : 121–38. http://dx.doi.org/10.33137/cal.v8i1.36283.
Texte intégralSokol, Kacper, et Peter Flach. « Desiderata for Interpretability : Explaining Decision Tree Predictions with Counterfactuals ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 10035–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.330110035.
Texte intégralCong, Zicun, Lingyang Chu, Yu Yang et Jian Pei. « Comprehensible counterfactual explanation on Kolmogorov-Smirnov test ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 9 (mai 2021) : 1583–96. http://dx.doi.org/10.14778/3461535.3461546.
Texte intégralLe, Thao, Tim Miller, Ronal Singh et Liz Sonenberg. « Explaining Model Confidence Using Counterfactuals ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 10 (26 juin 2023) : 11856–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26399.
Texte intégralSunstein, Cass R. « Historical Explanations Always Involve Counterfactual History ». Journal of the Philosophy of History 10, no 3 (17 novembre 2016) : 433–40. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341345.
Texte intégralMadumal, Prashan, Tim Miller, Liz Sonenberg et Frank Vetere. « Explainable Reinforcement Learning through a Causal Lens ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 03 (3 avril 2020) : 2493–500. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5631.
Texte intégralLai, Chengen, Shengli Song, Shiqi Meng, Jingyang Li, Sitong Yan et Guangneng Hu. « Towards More Faithful Natural Language Explanation Using Multi-Level Contrastive Learning in VQA ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 3 (24 mars 2024) : 2849–57. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28065.
Texte intégralAmitai, Yotam, Yael Septon et Ofra Amir. « Explaining Reinforcement Learning Agents through Counterfactual Action Outcomes ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 9 (24 mars 2024) : 10003–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i9.28863.
Texte intégralMcEleney, Alice, et Ruth M. J. Byrne. « Spontaneous counterfactual thoughts and causal explanations ». Thinking & ; Reasoning 12, no 2 (mai 2006) : 235–55. http://dx.doi.org/10.1080/13546780500317897.
Texte intégralLucic, Ana, Harrie Oosterhuis, Hinda Haned et Maarten de Rijke. « FOCUS : Flexible Optimizable Counterfactual Explanations for Tree Ensembles ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 5 (28 juin 2022) : 5313–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20468.
Texte intégralLee, Min Hun, et Chong Jun Chew. « Understanding the Effect of Counterfactual Explanations on Trust and Reliance on AI for Human-AI Collaborative Clinical Decision Making ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 7, CSCW2 (28 septembre 2023) : 1–22. http://dx.doi.org/10.1145/3610218.
Texte intégralCarreira-Perpiñán, Miguel Á., et Suryabhan Singh Hada. « Counterfactual Explanations for Oblique Decision Trees:Exact, Efficient Algorithms ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 8 (18 mai 2021) : 6903–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16851.
Texte intégralAltmeyer, Patrick, Mojtaba Farmanbar, Arie Van Deursen et Cynthia C. S. Liem. « Faithful Model Explanations through Energy-Constrained Conformal Counterfactuals ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 10 (24 mars 2024) : 10829–37. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.28956.
Texte intégralGulshad, Sadaf, et Arnold Smeulders. « Counterfactual attribute-based visual explanations for classification ». International Journal of Multimedia Information Retrieval 10, no 2 (18 avril 2021) : 127–40. http://dx.doi.org/10.1007/s13735-021-00208-3.
Texte intégralYacoby, Yaniv, Ben Green, Christopher L. Griffin Jr. et Finale Doshi-Velez. « “If it didn’t happen, why would I change my decision?” : How Judges Respond to Counterfactual Explanations for the Public Safety Assessment ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 10, no 1 (14 octobre 2022) : 219–30. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v10i1.22001.
Texte intégralVirmajoki, Veli. « Frameworks in Historiography : Explanation, Scenarios, and Futures ». Journal of the Philosophy of History 17, no 2 (3 juillet 2023) : 288–309. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341501.
Texte intégralLey, Dan, Umang Bhatt et Adrian Weller. « Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for Uncertainty Estimates ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7390–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20702.
Texte intégralWellawatte, Geemi P., Aditi Seshadri et Andrew D. White. « Model agnostic generation of counterfactual explanations for molecules ». Chemical Science 13, no 13 (2022) : 3697–705. http://dx.doi.org/10.1039/d1sc05259d.
Texte intégralPiccione, A., J. W. Berkery, S. A. Sabbagh et Y. Andreopoulos. « Predicting resistive wall mode stability in NSTX through balanced random forests and counterfactual explanations ». Nuclear Fusion 62, no 3 (18 janvier 2022) : 036002. http://dx.doi.org/10.1088/1741-4326/ac44af.
Texte intégralJiang, Junqi, Francesco Leofante, Antonio Rago et Francesca Toni. « Formalising the Robustness of Counterfactual Explanations for Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 12 (26 juin 2023) : 14901–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26740.
Texte intégralde Oliveira, Raphael Mazzine Barbosa, et David Martens. « A Framework and Benchmarking Study for Counterfactual Generating Methods on Tabular Data ». Applied Sciences 11, no 16 (7 août 2021) : 7274. http://dx.doi.org/10.3390/app11167274.
Texte intégralAkula, Arjun, Shuai Wang et Song-Chun Zhu. « CoCoX : Generating Conceptual and Counterfactual Explanations via Fault-Lines ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 03 (3 avril 2020) : 2594–601. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5643.
Texte intégralReutlinger, Alexander. « Does the counterfactual theory of explanation apply to non-causal explanations in metaphysics ? » European Journal for Philosophy of Science 7, no 2 (19 août 2016) : 239–56. http://dx.doi.org/10.1007/s13194-016-0155-z.
Texte intégralCarreira-Perpinan, Miguel Á., et Suryabhan Singh Hada. « Very Fast, Approximate Counterfactual Explanations for Decision Forests ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 6 (26 juin 2023) : 6935–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25848.
Texte intégralChalyi, Serhii, Volodymyr Leshchynskyi et Irina Leshchynska. « COUNTERFACTUAL TEMPORAL MODEL OF CAUSAL RELATIONSHIPS FOR CONSTRUCTING EXPLANATIONS IN INTELLIGENT SYSTEMS ». Bulletin of National Technical University "KhPI". Series : System Analysis, Control and Information Technologies, no 2 (6) (28 décembre 2021) : 41–46. http://dx.doi.org/10.20998/2079-0023.2021.02.07.
Texte intégralAdmassu, Tsehay. « Evaluation of Local Interpretable Model-Agnostic Explanation and Shapley Additive Explanation for Chronic Heart Disease Detection ». Proceedings of Engineering and Technology Innovation 23 (1 janvier 2023) : 48–59. http://dx.doi.org/10.46604/peti.2023.10101.
Texte intégralZahedi, Zahra, Sailik Sengupta et Subbarao Kambhampati. « ‘Why Didn’t You Allocate This Task to Them?’ Negotiation-Aware Task Allocation and Contrastive Explanation Generation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 9 (24 mars 2024) : 10243–51. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i9.28890.
Texte intégralNolan, Daniel. « The Possibilities of History ». Journal of the Philosophy of History 10, no 3 (17 novembre 2016) : 441–56. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341346.
Texte intégralde Brito Duarte, Regina, Filipa Correia, Patrícia Arriaga et Ana Paiva. « AI Trust : Can Explainable AI Enhance Warranted Trust ? » Human Behavior and Emerging Technologies 2023 (31 octobre 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4637678.
Texte intégralFreiesleben, Timo. « The Intriguing Relation Between Counterfactual Explanations and Adversarial Examples ». Minds and Machines 32, no 1 (30 octobre 2021) : 77–109. http://dx.doi.org/10.1007/s11023-021-09580-9.
Texte intégralGuidotti, Riccardo, Anna Monreale, Fosca Giannotti, Dino Pedreschi, Salvatore Ruggieri et Franco Turini. « Factual and Counterfactual Explanations for Black Box Decision Making ». IEEE Intelligent Systems 34, no 6 (1 novembre 2019) : 14–23. http://dx.doi.org/10.1109/mis.2019.2957223.
Texte intégralWang, Xiangmeng, Qian Li, Dianer Yu, Qing Li et Guandong Xu. « Counterfactual Explanation for Fairness in Recommendation ». ACM Transactions on Information Systems, 29 janvier 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3643670.
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