**Descripción:** Un explicador es una herramienta o método utilizado para proporcionar explicaciones de las predicciones del modelo de inteligencia artificial (IA). Su objetivo principal es hacer que los modelos de IA sean más transparentes y comprensibles para los usuarios, permitiendo que estos comprendan cómo y por qué se toman ciertas decisiones. En un contexto donde la IA se aplica en áreas críticas como la salud, la justicia y las finanzas, la capacidad de explicar las decisiones de un modelo se vuelve esencial para generar confianza y facilitar la adopción. Los explicadores pueden adoptar diversas formas, desde visualizaciones gráficas que muestran la importancia de diferentes características en una predicción, hasta descripciones textuales que detallan el proceso de toma de decisiones del modelo. Esta capacidad de interpretación no solo ayuda a los usuarios a entender mejor los resultados, sino que también permite a los desarrolladores identificar y corregir sesgos o errores en los modelos, mejorando así su rendimiento y equidad. En resumen, los explicadores son fundamentales para la inteligencia artificial explicable, ya que promueven la transparencia y la responsabilidad en el uso de tecnologías avanzadas.
**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 los basados en aprendizaje profundo, eran a menudo ‘cajas negras’. En 2016, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) de EE. UU. lanzó un programa de investigación sobre XAI, buscando desarrollar métodos que permitieran a los humanos entender y confiar en las decisiones de los sistemas de IA. Desde entonces, ha habido un crecimiento significativo en la investigación y desarrollo de técnicas de explicabilidad.
**Usos:** Los explicadores se utilizan en diversas aplicaciones, como en la salud para ayudar a los profesionales a entender las recomendaciones de diagnóstico de un modelo de IA, en el sector financiero para justificar decisiones de crédito, y en sistemas de justicia para explicar sentencias o decisiones de libertad condicional. También son útiles en el desarrollo de modelos de IA, permitiendo a los investigadores identificar sesgos y mejorar la precisión de los modelos.
**Ejemplos:** Un ejemplo práctico de un explicador es LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), que proporciona explicaciones locales para las predicciones de cualquier modelo de IA. Otro ejemplo es SHAP (SHapley Additive exPlanations), que utiliza conceptos de teoría de juegos para asignar importancia a las características en las decisiones del modelo. Ambos métodos son ampliamente utilizados en la comunidad de aprendizaje automático para hacer que los modelos sean más comprensibles.
