Modelo de caja negra

Descripción: Un modelo de caja negra es un algoritmo cuyos mecanismos internos no son transparentes ni interpretables. Esto significa que, aunque se puede observar la entrada y la salida del modelo, no es posible entender cómo se llega a una determinada decisión o resultado. Este concepto es especialmente relevante en el campo de la inteligencia artificial, donde muchos algoritmos, como las redes neuronales profundas, operan de manera compleja y no lineal. La falta de interpretabilidad puede generar desconfianza en los sistemas automatizados, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina, la justicia penal o las finanzas. La dificultad para desentrañar el funcionamiento interno de estos modelos plantea desafíos éticos y prácticos, ya que los usuarios y reguladores requieren explicaciones claras sobre cómo se toman las decisiones. Por lo tanto, el desarrollo de técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) busca abordar estas preocupaciones, proporcionando herramientas y métodos que permitan a los usuarios comprender mejor el comportamiento de los modelos de caja negra. En resumen, un modelo de caja negra representa un área de tensión entre la complejidad de los algoritmos modernos y la necesidad de transparencia y confianza en sus aplicaciones.

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