Descripción: Los Valores de Shapley son un concepto derivado de la teoría de juegos cooperativos que se utiliza para asignar de manera justa la contribución de cada característica o jugador en un sistema colaborativo. En el contexto de la inteligencia artificial explicable (IAE), estos valores permiten descomponer la predicción de un modelo en función de las características que lo componen, proporcionando una interpretación clara de cómo cada variable influye en el resultado final. Este enfoque es especialmente valioso en modelos complejos, donde la opacidad puede dificultar la comprensión de las decisiones del modelo. Los Valores de Shapley se basan en la idea de que cada jugador en un juego cooperativo debe recibir una compensación proporcional a su contribución al resultado colectivo. Esto se traduce en un método que calcula la contribución marginal de cada característica al resultado, considerando todas las posibles combinaciones de características. Como resultado, los Valores de Shapley no solo ofrecen una medida cuantitativa de la importancia de cada característica, sino que también fomentan la transparencia y la confianza en los modelos de IA, permitiendo a los usuarios entender mejor cómo se toman las decisiones y facilitando la identificación de sesgos o errores en el modelo.
Historia: Los Valores de Shapley fueron introducidos por el matemático Lloyd Shapley en 1953 como parte de su trabajo en teoría de juegos. Su desarrollo se centró en la asignación de pagos en situaciones donde múltiples jugadores colaboran para alcanzar un resultado común. A lo largo de los años, este concepto ha sido adaptado y aplicado en diversas disciplinas, incluyendo economía, política y, más recientemente, en el campo de la inteligencia artificial.
Usos: Los Valores de Shapley se utilizan principalmente en el ámbito de la inteligencia artificial explicable para interpretar modelos de machine learning. Permiten a los investigadores y desarrolladores entender cómo cada característica contribuye a las predicciones del modelo, lo que es crucial para la validación y la mejora de estos sistemas. Además, se aplican en la evaluación de modelos en sectores como la salud, finanzas y marketing, donde la transparencia en la toma de decisiones es fundamental.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de los Valores de Shapley se encuentra en el sector de la salud, donde se utilizan para interpretar modelos predictivos que determinan el riesgo de enfermedades en pacientes. Al aplicar los Valores de Shapley, los médicos pueden identificar qué factores, como la edad, el historial médico o los hábitos de vida, tienen mayor impacto en la predicción del riesgo. Otro caso es en el ámbito financiero, donde se utilizan para analizar la importancia de diferentes variables en la predicción de la morosidad de los préstamos.
