Qué es la Inteligencia Artificial explicable

La Inteligencia Artificial explicable llega en un momento clave. A medida que la Inteligencia Artificial se ha vuelto más compleja y se ha integrado en diversas áreas de nuestra vida (atención médica, finanzas, seguridad…), la necesidad de entender cómo llega a sus conclusiones ha ganado importancia. 

Se calcula que el impacto económico de la Inteligencia Artificial en el PIB mundial va a ser particularmente importante en el sector de la energía y servicios públicos (entre otros muchos), multiplicando la productividad en hasta un 5,5%. 

En este sentido, la transparencia resulta fundamental para los usuarios y los reguladores, de modo que sea posible comprender desde qué perspectiva la IA está trabajando y proponiendo soluciones.

Pero, ¿qué implica la explicabilidad en Inteligencia Artificial, por qué es importante y cómo se ha enfocado? Te contamos todo lo que necesitas saber.

Qué es la Inteligencia Artificial explicable

La Inteligencia Artificial explicable (también conocida como "IA explicable" o "XAI" por sus siglas en inglés, eXplainable Artificial Intelligence) se refiere a la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial (IA) para explicar de manera comprensible y transparente cómo llegan a sus conclusiones. 

Los algoritmos de IA están ayudando a tomar decisiones mediante sus respuestas o predicciones en multitud de áreas. En este sentido, la IA explicable trata de entender y comunicar de manera clara y lógica cómo un algoritmo ha llegado a una determinada respuesta o predicción.

Para ello, se han tomado ciertas medidas y enfoques orientados a lograr Inteligencia Artificial explicable, entre los que destacan:

• Utilizar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático que produzcan modelos más comprensibles. Estos modelos suelen ser más transparentes y presentan respuestas comprensibles en lugar de complejas redes neuronales o algoritmos de caja negra, es decir, aquellos cuyo funcionamiento interno es desconocido o poco transparente para los usuarios o desarrolladores que lo utilizan.
• Algunas herramientas han optado por proporcionar representaciones visuales de cómo los datos están siendo procesados y cómo influyen en las decisiones del modelo de IA.
• Otros son capaces de generar explicaciones específicas cuando el modelo toma decisiones. Por ejemplo, pueden mostrar qué características de entrada fueron más relevantes para una predicción o cómo se llegó a una clasificación específica.
• A su vez, algunos modelos han optado por desarrollar sistemas basados en reglas predefinidas y comprensibles por los humanos.

Por qué es importante la XAI

La Inteligencia Artificial explicable es especialmente importante en áreas críticas donde las decisiones basadas en IA pueden tener consecuencias significativas. 

Se incluyen aquí procesos como el diagnóstico médico o la conducción autónoma, todos ellos campos en los que ya se está experimentando con incorporar la IA.

Al aplicar la IA explicable, se fomenta una comprensión clara de cómo la IA toma decisiones. Esto, a su vez, permite a los humanos detectar sesgos, errores y comportamientos inesperados, ya que no conviene olvidar que la Inteligencia Artificial no es infalible.

Tipos de modelos

Existen varios enfoques y técnicas para lograr la Inteligencia Artificial explicable, cada uno con sus propias características y métodos para proporcionar explicaciones comprensibles sobre sus decisiones. Los siguientes son algunos de los modelos más destacados:

Modelos lineales

Relativamente simples y fáciles de interpretar, emplean relaciones lineales entre variables. De este modo, pueden proporcionar explicaciones directas sobre cómo cada característica contribuye a la predicción del modelo.

Árboles de decisión

Estos modelos de IA explicable utilizan una estructura de árbol para tomar decisiones secuenciales. Cada nodo del árbol representa una decisión basada en una característica específica, lo que permite una explicación clara de cómo se llega a una conclusión.

Reglas “IF-THEN”

Los modelos basados en reglas “IF-THEN” son modelos simples que utilizan reglas lógicas para tomar decisiones: si se cumplen ciertas condiciones (“IF”), se toma una acción o se llega a una conclusión específica (“THEN”).

Modelos Lineales Generalizados (GLM)

En el caso de los modelos lineales generalizados, se trata de una extensión de los modelos lineales que pueden manejar datos no lineales. Aunque son más flexibles, siguen siendo relativamente interpretables.

Regresión lógica

Este tipo de modelo lineal es utilizado para problemas de clasificación binaria. Proporciona probabilidades y coeficientes que pueden explicar cómo las características afectan la clasificación.

En conclusión, la Inteligencia Artificial explicable es un aspecto fundamental y necesario para el desarrollo y la adopción responsable de sistemas de Inteligencia Artificial. A medida que la IA continúa avanzando y se aplica en campos críticos, es fundamental que los usuarios y expertos puedan comprender cómo se toman las decisiones para garantizar la transparencia, la ética y la confianza en estas tecnologías.