Descubrimos las dimensiones de la inteligencia artificial explicable (xai)

Adéntrate en el mundo de la interoperabilidad entre inteligencias artificiales. Inteligencia artificial explicable

¿Por qué la explicabilidad es clave en la IA?

Exploraremos cómo la capacidad de entender y explicar el funcionamiento de los modelos algorítmicos se convierte en un pilar fundamental para la confianza, la transparencia y la ética en un mundo cada vez más dominado por la tecnología inteligente.

Complejidad de los Modelos en IA: La IA utiliza modelos cada vez más complejos para resolver problemas.
Importancia de la Explicación: En ciertas tareas de IA, no solo importa la predicción, sino también entender cómo se llegó a esa solución.
Requisitos Legales: Regulaciones pueden requerir que los modelos sean interpretables para cumplir con la legalidad.
Ética y Discriminación: La interpretabilidad en la IA es crucial para detectar y abordar posibles sesgos y discriminación en decisiones algorítmicas, especialmente en áreas como vivienda, empleo y préstamos.

Aproximaciones

Existen diferentes aproximaciones para obtener una explicación de nuestros modelos:

Modelos interpretables
Métodos globales
Métodos locales
Explicaciones basadas en ejemplos

Además se pueden desarrollar métodos para explicar un modelo en concreto.

¿Por qué no usar solo modelos interpretables?

A veces necesitamos modelos más complejos que los interpretables para obtener un buen rendimiento. Sin embargo, seguimos usando modelos interpretables debido a la necesidad de interpretar resultados, ya sea por regulación o por necesidades del negocio. A diferencia de los complejos, los interpretables son fáciles de entender, basados en ecuaciones simples como la regresión lineal o árboles de decisión. La explicabilidad nos permite aprovechar soluciones más avanzadas sin perder de vista la comprensión.

Modelos "caja blanca" o interpretables

Aunque a veces necesitamos modelos más complejos, los interpretables siguen siendo fundamentales para comprender los resultados en la IA:

Los modelos interpretables son clave para cumplir con regulaciones y necesidades empresariales.
Características de los Modelos Interpretables: Basados en ecuaciones simples, como la regresión lineal o árboles de decisión.
Modelos como regresión lineal y regresión logística son ampliamente utilizados por su facilidad de interpretación.
La explicabilidad nos permite explorar soluciones más avanzadas sin perder comprensión.

Interpretabilidad de modelos "caja negra"

En ocasiones, cuando nos enfrentamos a modelos complejos cuyos resultados necesitamos entender, es esencial adoptar un enfoque que nos permita interpretar lo que se conoce como «modelos de caja negra».

Modelos Interpretables: Utilizamos modelos interpretables previamente mencionados para interpretar estos modelos complejos.
Comparación de Modelos: Entrenamos un modelo interpretable con la totalidad o una sección de los datos para comparar su rendimiento con el del modelo de caja negra.
Permutación de Variables: Al modificar variables, observamos cómo interactúan con la predicción, así como la interacción entre dos variables para verificar la sensibilidad del modelo.
ANCHOR:Ofrece una aproximación precisa a la explicación de modelos complejos, siendo agnóstico al modelo y aplicable a diferentes tipos de datos.
Interpretaciones Basadas en Ejemplos: Seleccionan ejemplos específicos para explicar el comportamiento del modelo, facilitando la comprensión de los resultados.
Explicaciones Contrafactuales: Comparan instancias con cambios mínimos para comprender qué características afectan a la predicción,

Descarga

Consigue este recurso