Descripción: XAI significa Inteligencia Artificial Explicable, que busca hacer que los resultados de los sistemas de IA sean comprensibles para los humanos. A medida que la inteligencia artificial se ha integrado en diversas aplicaciones, desde la atención médica hasta la finanza, ha surgido la necesidad de que los usuarios comprendan cómo y por qué se toman ciertas decisiones. XAI se centra en desarrollar modelos que no solo sean precisos, sino también transparentes, permitiendo a los usuarios interpretar los resultados y confiar en ellos. Esto es especialmente crucial en sectores donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Las características principales de XAI incluyen la interpretabilidad, la transparencia y la capacidad de proporcionar explicaciones coherentes sobre el funcionamiento interno de los modelos de IA. La relevancia de XAI radica en su potencial para mitigar el sesgo, aumentar la confianza del usuario y cumplir con regulaciones éticas y legales que exigen claridad en los procesos de toma de decisiones automatizadas.
Historia: El concepto de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) comenzó a ganar atención en la década de 2010, cuando se hizo evidente que los modelos de IA, especialmente aquellos basados en aprendizaje profundo, eran a menudo ‘cajas negras’. En 2016, la DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU.) lanzó un programa de investigación en XAI para desarrollar métodos que hicieran que los sistemas de IA fueran más comprensibles. Desde entonces, ha habido un crecimiento significativo en la investigación y desarrollo de técnicas de XAI, impulsadas por la necesidad de confianza y transparencia en aplicaciones críticas.
Usos: XAI se utiliza en diversas áreas, incluyendo la atención médica, donde los médicos necesitan entender las recomendaciones de los sistemas de diagnóstico; en finanzas, para justificar decisiones de crédito; y en el ámbito legal, donde se requiere transparencia en las decisiones automatizadas. También se aplica en la industria automotriz para explicar las decisiones de los sistemas de conducción autónoma y en otros campos donde la toma de decisiones automatizadas es relevante.
Ejemplos: Un ejemplo de XAI es el uso de modelos de árboles de decisión, que son más fáciles de interpretar que las redes neuronales profundas. Otro caso es el sistema LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), que proporciona explicaciones locales para las predicciones de modelos complejos. En el ámbito de la salud, se han desarrollado herramientas que explican las decisiones de los algoritmos de diagnóstico, permitiendo a los médicos entender mejor las recomendaciones.
