Transparent but Accurate Evolutionary Regression Combining New Linguistic Fuzzy Grammar and a Novel Interpretable Linear Extension

Scientists must understand what machines do (systems should not behave like a black box), because in many cases how they predict is more important than what they predict. In this work, we propose a new extension of the fuzzy linguistic grammar and a mainly novel interpretable linear extension for regression problems, together with an enhanced new linguistic tree-based evolutionary multiobjective learning approach. This allows the general behavior of the data covered, as well as their specific variability, to be expressed as a single rule. In order to ensure the highest transparency and accuracy values, this learning process maximizes two widely accepted semantic metrics and also minimizes both the number of rules and the model mean squared error. The results obtained in 23 regression datasets show the effectiveness of the proposed method by applying statistical tests to the said metrics, which cover the different aspects of the interpretability of linguistic fuzzy models. This learning process has obtained the preservation of high-level semantics and less than 5 rules on average, while it still clearly outperforms some of the previous state-of-the-art linguistic fuzzy regression methods for learning interpretable regression linguistic fuzzy systems, and even to a competitive, pure accuracyoriented linguistic learning approach. Finally, we analyze a case study in a real problem related to childhood obesity, and a real expert carries out the analysis shown.Andalusian Government P18-RT-2248Health Institute Carlos III/Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities PI20/00711Spanish Government PID2019-107793GB-I00 PID2020-119478GB-I0

Decreased kynurenine pathway potentiate resilience to social defeat effect on cocaine rewa

The kynurenine (KYN) pathway of tryptophan (TRP) degradation is activated by stress and inflammatory factors. It is now well established that social stress induces the activation of the immune system, with central inflammation and KYN metabolism being two of the main factors linking stress with depression. The aim of the present study was to evaluate the long-lasting changes in the KYN pathway induced by social defeat (SD) associated with the resilience or susceptibility to an increase in the conditioned rewarding effects of cocaine. Mice were exposed to repeated SD and 3 weeks later, a conditioned place preference (CPP) induced by a subthreshold dose of cocaine (1.5 mg/kg) was developed. KYN levels in plasma, cerebellum, hippocampus, striatum and limbic forebrain were studied at the end of the CPP procedure. Changes in the KYN pathway after exposure to pharmacological (oxytocin and indomethacin) and environmental interventions (environmental enrichment) were also evaluated. Our results showed that defeated susceptible (SD-S) mice had higher conditioning scores than resilient mice (SD-R). In addition, although KYN concentration was elevated in all defeated mice, SD-R mice showed smaller increases in KYN concentration in the cerebellum than SD-S mice. Oxytocin or Indomethacin treatment before SD normalized cocaine-induced CPP, although the increase in the KYN pathway was maintained. However, environmental enrichment before SD normalized cocaine-induced CPP and prevented the increase in the KYN pathway. The present study highlights the role of the KYN pathway and anti-inflammatory drugs acting on TRP metabolism as pharmacological targets to potentiate resilience to social stress effects

Human Being Language-Based Rule Extensions for Interpretable and Transparent Data Modeling

La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado en los últimos años un gran auge debido a la capacidad predictiva de los modelos generados. Sin embargo, los avances que se han logrado han generado preocupación por la falta de transparencia y aplicabilidad en la toma de decisiones de los sistemas de IA, lo que se conoce como “problema de la caja negra”. Esta falta de transparencia y aplicabilidad es especialmente preocupante en ámbitos de alto riesgo, como la salud, donde las decisiones basadas en los sistemas de IA pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Por ello, la Unión Europea ha desarrollado una propuesta de Ley para la IA y ha establecido unas directrices para promover un desarrollo fiable, que garantice una IA legal, ética y robusta https://artificialintelligenceact.eu. Para que las personas puedan depositar su confianza en los sistemas de IA y aprovechar plenamente todos los beneficios que ofrecen, es fundamental que tanto la tecnología en si, como las personas y los procesos involucrados, sean fiables y transparentes. Entre los mecanismos disponibles para desarrollar una IA fiable se encuentra el campo de investigación de la IA explicable (conocido por las siglas en ingles XAI, “eXplainable Artificial Intelligence”). La XAI fomenta el uso y desarrollo de técnicas de IA y de Machine Learning (ML) que proporcionen modelos fácilmente entendibles por los humanos o el uso de técnicas post-hoc que nos faciliten explicaciones de como un modelo complejo realiza sus predicciones y que características del problema está considerando. Entre ellos, el aprendizaje de Sistemas Basados en Reglas Difusas (SBRDs) ha sido ampliamente utilizado para modelar una gran cantidad de problemas. Los modelos generados por estos sistemas son transparentes y comprensibles por sí mismos, ya que constan de un conjunto de reglas simples del tipo “Si-Entonces” formuladas verbalmente sobre dominios imprecisos. Sin embargo, estos métodos suelen constar de un gran número de reglas (cobertura) que suelen contener un gran número de variables (especificidad). Un aumento de la cobertura y la especificidad del modelo suele suponer una mejora de su precisión pero compromete la intención de utilizar estos modelos para que el usuario pueda analizarlos y comprenderlos. Una forma directa de abordar este problema es mediante la sinergia positiva que existe entre los SBRDs y los Algoritmos Evolutivos (AE), conocidos como Sistemas Difusos Evolutivos (SDEs). Los SDEs pueden preservar la esencia original de la comprensibilidad de los sistemas difusos y mejorar su capacidad predictiva al ser capaz de considerar la transparencia y comprensibilidad del modelo en el proceso de aprendizaje. Debido a ello, el objetivo general de esta tesis consiste en diseñar y desarrollar nuevos métodos evolutivos que, haciendo uso de extensiones o de nuevas representaciones de reglas difusas, nos permitan obtener SBRDs precisos, transparentes y comprensibles por los humanos para distintos tipos de problemas (clasificación, regresión y descubrimiento de conocimiento). Para ello, en primer lugar, en esta tesis se ha propuesto una extensión dela representación clásica de regla difusa que permite representar dependencias positivas y negativas para realizar un aprendizaje evolutivo de clasificadores asociativos con un buen equilibrio entre complejidad y precisión. Por otro lado, se ha presentado una nueva extensión de los SBRDs específicamente diseñada para problemas de regresión, combinando una nueva gramática difusa lingüística y una nueva extensión lineal interpretable para obtener el mayor nivel de transparencia posible. Además, se ha propuesto un nuevo algoritmo evolutivo multi-objetivo basado en ´arboles de decisión, que hace uso de la nueva representación de reglas difusas y que permite obtener represores con un buen equilibrio entre precisión y transparencia. Por ´último, se ha presentado una nueva extensión de la representación de reglas de asociación difusas haciendo uso de la nueva gramática difusa lingüística propuesta para regresión. A partir de esta extensión, se ha diseñado una variante de un método clásico de extracción de reglas de asociación difusas para extraer reglas que utilicen la nueva representación de regla. Las reglas obtenidas permiten resumir parte de la información obtenida con la estructura de regla original e identificar relaciones nuevas que no pueden ser representadas con la gramática clásica. Además, la transparencia de los modelos generados para clasificación y regresión ha sido validada sobre un problema real biosanitario relacionado con la obesidad infantil. En este estudio los expertos han podido analizar los modelos y han identificado relaciones interesantes entre las variables, que no se conocían y que actualmente están analizando en laboratorio.Tesis Univ. Granada.El Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades de la Junta de Andalucía bajo el proyecto titulado “Explicabilidad de la Inteligencia Artificial para el Análisis Inteligente de Datos: Aplicaciones en Problemas de BioSalud y del Internet de las Cosas”, con código de proyecto: P18-RT-224