AI

From Black Box to Logic: Explaining Neural Networks with xDNN(ASP)

Kari Jaaskelainen

— 1 min read
Share
From Black Box to Logic: Explaining Neural Networks with xDNN(ASP)

Deep neural networks are powerful—but often inscrutable. xDNN(ASP), a new method by Ly Ly Trieu and Tran Cao Son, turns a trained network into a human-readable set of logical rules using Answer Set Programming (a logic-based AI method).

Unlike many explainability tools that only highlight which inputs mattered for one prediction, xDNN(ASP) builds a global explanation: a logic program whose answers correspond to the network’s input–output behavior.

  • See which features consistently drive decisions.
  • Understand how hidden nodes influence outcomes.
  • Keep prediction accuracy high while revealing the model’s structure.
  • Use those insights to prune unnecessary hidden nodes and simplify the network.

Tested on synthetic datasets, the extracted rules closely match the original model’s predictions and provide actionable guidance for optimization.

Paper: xDNN(ASP): Explanation Generation System for Deep Neural Networks powered by Answer Set Programming — https://arxiv.org/abs/2601.03847v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.03847v1

Register: https://www.AiFeta.com

AI ExplainableAI xAI DeepLearning MachineLearning LogicProgramming NeuralNetworks

Read more

Tekoälyapuria ei kannata valita pelkän esittelytekstin perusteella

Tekoälyapuria ei kannata valita pelkän esittelytekstin perusteella

Uusi vertailu osoittaa, että sanat ja teot eivät kulje käsi kädessä: oikeat koesuoritukset parantavat hakutuloksia, kun etsitään sopivaa tekoälyapuria tuhansien joukosta. Olet etsimässä verkosta apuria, joka hoitaisi puolestasi arjen askareita: täyttäisi lomakkeen, järjestäisi matkasuunnitelman tai seulisi pitkän asiakirjakasan ydinkohdat. Vastassa on valikoima, joka muistuttaa sovelluskauppaa steroideilla. Jokainen ”tekoälyagentti” lupaa paljon

By Kari Jaaskelainen
Hakutulosten kannattaa olla hyödyllisiä, ei vain samankaltaisia

Hakutulosten kannattaa olla hyödyllisiä, ei vain samankaltaisia

Kielimallien taustahaku paranee, kun osumat valitaan sen mukaan, auttavatko ne vastausta — ja se voi olla yli satakertaisesti nopeampaa kuin nykyinen tapa. Kuvittele, että kysyt työpaikan chat-robotilta: “Mitä viime kuun kokouspäiväkirjassa päätettiin etätyöpäivistä?” Robotti selaa arkistoja ja poimii sinulle pätkän, jossa toistellaan, mitä etätyö tarkoittaa. Teksti on aiheeltaan lähellä kysymystä, mutta

By Kari Jaaskelainen
Yksi malli voi pian puhua, soittaa ja kolista – pelkillä tekstiohjeilla

Yksi malli voi pian puhua, soittaa ja kolista – pelkillä tekstiohjeilla

Kun tekee kotivideota, ääni on usein suurin vaiva. Juonto syntyy yhdellä sovelluksella, taustamusiikki toisella ja ukkosen jyrinä kolmannella. Jokainen työkalu ymmärtää erilaisia komentoja, eikä mikään niistä oikein “puhu” toistensa kanssa. Lopputulos on pienen palapelityön tulos. Vuosia on ajateltu, että näin tämän kuuluukin mennä. Puhe on sanoja ja lauseita – hyvin jäsenneltyä.

By Kari Jaaskelainen
Tekoälyn kanssa pärjäämme paremmin sopimalla kuin komentamalla

Tekoälyn kanssa pärjäämme paremmin sopimalla kuin komentamalla

Puhelimesi suosittelee seuraavaa kappaletta, karttasovellus ehdottaa nopeinta reittiä, tekstinkorjaus päättää puolestasi, mitä olit ehkä sanomassa. Harva näistä järjestelmistä tottelee sinua sokeasti. Useammin huomaat itse muokkaavasi tapojasi niiden mukaan – ja ne puolestaan mukautuvat sinuun. Arkinen kokemus paljastaa: emme enää elä maailmassa, jossa kone on vain hiljainen renki. Silti puhe tekoälystä palaa

By Kari Jaaskelainen