Contenido:
¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial Explicable?
Esto puede ayudar a acelerar el proceso de transformación hacia la Industria 4.0. Finalmente, la XAI promueve el desarrollo ético de la IA, ayudando a los desarrolladores a mitigar sesgos y a organizaciones y gobiernos a exigir unos estándares de calidad en los resultados presentados de cara a la neutralidad de los modelos en aspectos políticos, médicos o sociales.
Técnicas y métodos de Inteligencia Artificial Explicable
- Modelos basados en reglas: Estos modelos generan reglas de decisión basadas en condiciones y criterios predefinidos, haciendo que el proceso de toma de decisiones sea transparente e interpretable.
- Análisis de la importancia de las características: Estos métodos ayudan a identificar las características más influyentes y proporcionan información sobre cómo toma decisiones el modelo.
- Modelos sustitutos: Los modelos sustitutos son modelos simplificados e interpretables que se aproximan al comportamiento de otros modelos más complejos. Al entrenar un modelo sustituto sobre las predicciones del modelo original, resulta más fácil comprender e interpretar el proceso de toma de decisiones del modelo sustituto.
- Técnicas de interpretabilidad post hoc: Las técnicas de interpretabilidad post hoc pretenden realizar un análisis de la importancia de características para una serie de datos individuales que el modelo predice. Para ello, se utilizan la estadística y la teoría de juegos para comprender por qué el modelo toma cada decisión individual.
- Enfoques agnósticos al modelo: Los métodos agnósticos a modelos no son específicos de ningún tipo de modelo en particular y pueden aplicarse a cualquier modelo de caja negra. Los gráficos de dependencia parcial ilustran cómo cambian las predicciones del modelo a medida que varía una característica específica, marginando el efecto de otras características. Las técnicas de importancia global de las características, como la importancia de permutación de las características, miden el impacto de la variación de cada característica en el rendimiento del modelo.
Aplicaciones del mundo real para la IA Explicable
Sanidad
La Inteligencia Artificial Explicable se utiliza en diagnósticos médicos para proporcionar explicaciones interpretables de las predicciones de enfermedades. Esto, ayuda a los sanitarios a comprender el razonamiento que surge de los diagnósticos generados por la IA. Ayuda a identificar características y patrones que contribuyen al riesgo de enfermedad, mejorando la precisión y la transparencia en la toma de decisiones e incluso, ayudando a descubrir nuevos métodos de diagnóstico.
Finanzas
Las técnicas de XAI se aplican en los procesos de calificación crediticia y aprobación de préstamos para ofrecer explicaciones transparentes sobre las decisiones crediticias. Ayuda a evaluar los factores que influyeron en la solvencia de una persona, lo que permite unas prácticas de préstamo justas, el cumplimiento de la normativa y la reducción de los prejuicios o la discriminación.
Vehículos autónomos
La XAI desempeña un papel crucial en el desarrollo de los coches autónomos. Ayuda a resolver problemas de seguridad, como explicar porqué un vehículo realizó una determinada acción o maniobra, aumentando la confianza de los usuarios
Evaluación de riesgos
La inteligencia artificial explicable se emplea en modelos de evaluación de riesgos, como la suscripción de seguros o la detección de amenazas de ciberseguridad. Proporciona explicaciones para las predicciones de riesgo, ayudando a las aseguradoras y a los analistas de ciberseguridad a comprender los factores que contribuyen a un nivel de riesgo concreto. Esto mejora la transparencia y la responsabilidad en los procesos de evaluación de riesgos.
Energía y sostenibilidad
Mediante XAI también se ofrecen explicaciones sobre los patrones de uso de la energía, identificando oportunidades de ahorro energético y ayudando a los usuarios a comprender el impacto de sus acciones en el consumo de energía, promoviendo prácticas más sostenibles. Os dejamos un proyecto sobre agricultura sostenible i4.0 que podría beneficiarse del uso de XAI.
Conclusiones
Post relacionados:
- Sistemas de navegación autónoma para vehículos en sector agrícola (AGVs)
- Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
- La automatización de procesos
- Deep Learning en el sector de la biología
Proyectos relacionados:
