Descripción: La interpretabilidad de modelos se refiere al grado en que un humano puede entender la causa de una decisión tomada por un modelo de aprendizaje automático. Este concepto es crucial en el ámbito de la inteligencia artificial, ya que permite a los usuarios comprender cómo y por qué un modelo llega a ciertas conclusiones. La interpretabilidad se puede clasificar en dos categorías: la interpretabilidad intrínseca, que se refiere a modelos que son inherentemente comprensibles, como la regresión lineal o los árboles de decisión, y la interpretabilidad post-hoc, que se refiere a técnicas que se aplican a modelos más complejos, como las redes neuronales, para explicar sus decisiones. La importancia de la interpretabilidad radica en su capacidad para fomentar la confianza en los sistemas de IA, facilitar la identificación de sesgos y errores, y cumplir con regulaciones éticas y legales. En un mundo donde las decisiones automatizadas afectan cada vez más a la vida cotidiana, la capacidad de desglosar y entender estas decisiones se vuelve esencial para garantizar la transparencia y la responsabilidad en el uso de la inteligencia artificial.
Historia: El concepto de interpretabilidad en modelos de aprendizaje automático comenzó a ganar atención en la década de 1990, cuando los investigadores comenzaron a reconocer la necesidad de entender las decisiones de los modelos complejos. Sin embargo, fue en la década de 2010 cuando el interés se disparó, impulsado por el auge de las redes neuronales y el aprendizaje profundo. En 2016, el término ‘interpretabilidad’ se formalizó en la comunidad de IA, y se llevaron a cabo conferencias y talleres dedicados a este tema. Desde entonces, se han desarrollado diversas técnicas y herramientas para mejorar la interpretabilidad de modelos complejos, como LIME y SHAP.
Usos: La interpretabilidad de modelos se utiliza en diversas áreas, incluyendo la medicina, donde es crucial entender las decisiones de diagnóstico de un modelo; en finanzas, para explicar las decisiones de crédito; y en el ámbito legal, para garantizar que las decisiones automatizadas sean justas y transparentes. También se aplica en la industria automotriz, donde los sistemas de conducción autónoma deben ser comprensibles para los usuarios y reguladores.
Ejemplos: Un ejemplo de interpretabilidad en acción es el uso de LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) para explicar las decisiones de un modelo de clasificación de imágenes. Otro caso es el uso de SHAP (SHapley Additive exPlanations) en modelos de crédito para identificar qué características influyen más en la decisión de otorgar un préstamo.
