Descripción: Los fundamentos teóricos de la IA explicable se refieren a los principios y teorías subyacentes que apoyan el desarrollo y funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial, con un enfoque particular en la transparencia y la interpretabilidad de sus decisiones. Estos fundamentos abarcan diversas disciplinas, incluyendo la teoría de la computación, la estadística, la teoría de la información y la psicología cognitiva. La IA explicable busca no solo mejorar la precisión de los modelos de IA, sino también hacer que sus procesos de toma de decisiones sean comprensibles para los usuarios. Esto es crucial en aplicaciones donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo, como en la medicina, la justicia penal y las finanzas. La capacidad de explicar cómo y por qué un sistema de IA llegó a una conclusión específica es esencial para generar confianza y facilitar la adopción de estas tecnologías. Además, la IA explicable se enfrenta a desafíos técnicos y éticos, como la necesidad de equilibrar la complejidad de los modelos con la claridad de sus explicaciones. En resumen, los fundamentos teóricos de la IA explicable son un área en crecimiento que busca hacer que la inteligencia artificial sea más accesible y responsable, promoviendo un entendimiento más profundo de sus capacidades y limitaciones.
