Descripción: La interpretabilidad de redes neuronales se refiere al grado en que un humano puede entender las decisiones tomadas por una red neuronal. Este concepto es crucial en el ámbito de la inteligencia artificial explicable (XAI), donde se busca desentrañar los procesos internos de modelos complejos que, a menudo, operan como ‘cajas negras’. La interpretabilidad permite a los usuarios comprender cómo y por qué se generan ciertas predicciones o decisiones, lo que es fundamental en aplicaciones críticas como la medicina, la justicia y las finanzas, así como en una amplia variedad de otros campos. Las características principales de la interpretabilidad incluyen la transparencia, la capacidad de explicar las decisiones de manera comprensible y la posibilidad de verificar la lógica detrás de las conclusiones. La relevancia de este concepto radica en la necesidad de confianza y responsabilidad en el uso de sistemas de IA, especialmente en contextos donde las decisiones pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Sin una adecuada interpretabilidad, los usuarios pueden desconfiar de los sistemas automatizados, lo que limita su adopción y eficacia. Por lo tanto, la investigación en interpretabilidad busca desarrollar métodos y herramientas que hagan accesibles y comprensibles los modelos de redes neuronales, promoviendo así un uso más ético y responsable de la inteligencia artificial.
