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Inteligencia Artificial Explicable: ¿Podemos entender cómo piensan las IAs?

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Puede que hayas oído alguna vez que los modelos de Inteligencia Artificial son como una caja negra. Sabemos lo que pasa fuera, es decir, sabemos qué hace; pero no sabemos lo que pasa dentro: por qué hace lo que hace ni cómo lo hace. Esto, conlleva tanto desconfianza por parte de los usuarios como dificultad de diagnóstico para los expertos de cara a corregir los errores y mejorar los modelos. La Inteligencia Artificial Explicable (Explainable Artificial Intelligence, XAI) se refiere al desarrollo de métodos y algoritmos de IA que puedan ofrecer explicaciones comprensibles y transparentes de sus decisiones y predicciones. Su objetivo es salvar la brecha entre la complejidad inherente de los sistemas de IA y la necesidad de interpretabilidad humana.

¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial Explicable?cabecera

La aplicación de la tecnología sobre el mundo real, en este caso de la inteligencia artificial, implica siempre considerar el factor humano de interacción de las sociedades con ella. En este sentido, uno de los factores críticos en la implantación de IA es la confianza en ella. Un estudio de la Universidad de Queensland determinó que el 61% de las personas son neutras o desconfiadas sobre el uso de IA. Si una máquina va a realizar el trabajo de un humano, o ayudarle a hacerlo, necesitamos que las personas puedan confiar en los modelos, tanto en cuanto a su precisión y robustez como en ámbitos como la parcialidad, la discriminación o el comportamiento poco ético. Del mismo modo, tanto empresas como organismos públicos se rigen mediante normativas que deben ser cumplidas. Utilizar XAI para asegurar el cumplimiento de las mismas posibilita una integración orgánica en los procesos del organismo.
[/column]Por otro lado, el uso de IA es cada vez más sencillo, por lo que muchos usuarios no expertos se lanzan a aplicar estas técnicas por su cuenta. En este sentido, la comprensión por parte del usuario de lo que está sucediendo necesita menos conocimiento técnico. Al mismo tiempo, permite comunicar el interés y capacidad de estas herramientas a perfiles enfocados a dirección de empresas o inversión.

Esto puede ayudar a acelerar el proceso de transformación hacia la Industria 4.0. Finalmente, la XAI promueve el desarrollo ético de la IA, ayudando a los desarrolladores a mitigar sesgos y a organizaciones y gobiernos a exigir unos estándares de calidad en los resultados presentados de cara a la neutralidad de los modelos en aspectos políticos, médicos o sociales.

Técnicas y métodos de Inteligencia Artificial Explicable

En la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) se emplean diversos métodos y técnicas para dotar de interpretabilidad y transparencia a los modelos de IA. Para entenderlas, debemos comprender que los modelos aprenden a reconocer características en los datos con los que entrenan. Es decir, un modelo que esté aprendiendo a reconocer naranjas aprenderá de ellas varias características: su forma (redonda), su color (naranja), su textura (porosa y brillante). Al hacerlo podrá reconocer que una manzana (color rojo o verde) no es una naranja, o que una pera (forma no redonda) tampoco lo es. A partir de esta idea, se aplican los siguientes métodos:

  • Modelos basados en reglas: Estos modelos generan reglas de decisión basadas en condiciones y criterios predefinidos, haciendo que el proceso de toma de decisiones sea transparente e interpretable.
  • Análisis de la importancia de las características: Estos métodos ayudan a identificar las características más influyentes y proporcionan información sobre cómo toma decisiones el modelo.
  • Modelos sustitutos: Los modelos sustitutos son modelos simplificados e interpretables que se aproximan al comportamiento de otros modelos más complejos. Al entrenar un modelo sustituto sobre las predicciones del modelo original, resulta más fácil comprender e interpretar el proceso de toma de decisiones del modelo sustituto.

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  • Técnicas de interpretabilidad post hoc: Las técnicas de interpretabilidad post hoc pretenden realizar un análisis de la importancia de características para una serie de datos individuales que el modelo predice. Para ello, se utilizan la estadística y la teoría de juegos para comprender por qué el modelo toma cada decisión individual.
  • Enfoques agnósticos al modelo: Los métodos agnósticos a modelos no son específicos de ningún tipo de modelo en particular y pueden aplicarse a cualquier modelo de caja negra. Los gráficos de dependencia parcial ilustran cómo cambian las predicciones del modelo a medida que varía una característica específica, marginando el efecto de otras características. Las técnicas de importancia global de las características, como la importancia de permutación de las características, miden el impacto de la variación de cada característica en el rendimiento del modelo.

Aplicaciones del mundo real para la IA Explicable

A continuación os mostramos algunas de las aplicaciones de la IA explicable:

Sanidad

La Inteligencia Artificial Explicable se utiliza en diagnósticos médicos para proporcionar explicaciones interpretables de las predicciones de enfermedades. Esto, ayuda a los sanitarios a comprender el razonamiento que surge de los diagnósticos generados por la IA. Ayuda a identificar características y patrones que contribuyen al riesgo de enfermedad, mejorando la precisión y la transparencia en la toma de decisiones e incluso, ayudando a descubrir nuevos métodos de diagnóstico.

Finanzas

Las técnicas de XAI se aplican en los procesos de calificación crediticia y aprobación de préstamos para ofrecer explicaciones transparentes sobre las decisiones crediticias. Ayuda a evaluar los factores que influyeron en la solvencia de una persona, lo que permite unas prácticas de préstamo justas, el cumplimiento de la normativa y la reducción de los prejuicios o la discriminación.

Vehículos autónomos

La XAI desempeña un papel crucial en el desarrollo de los coches autónomos. Ayuda a resolver problemas de seguridad, como explicar porqué un vehículo realizó una determinada acción o maniobra, aumentando la confianza de los usuarios

Evaluación de riesgos

La inteligencia artificial explicable se emplea en modelos de evaluación de riesgos, como la suscripción de seguros o la detección de amenazas de ciberseguridad. Proporciona explicaciones para las predicciones de riesgo, ayudando a las aseguradoras y a los analistas de ciberseguridad a comprender los factores que contribuyen a un nivel de riesgo concreto. Esto mejora la transparencia y la responsabilidad en los procesos de evaluación de riesgos.

Energía y sostenibilidad

Mediante XAI también se ofrecen explicaciones sobre los patrones de uso de la energía, identificando oportunidades de ahorro energético y ayudando a los usuarios a comprender el impacto de sus acciones en el consumo de energía, promoviendo prácticas más sostenibles. Os dejamos un proyecto sobre agricultura sostenible i4.0 que podría beneficiarse del uso de XAI.

El Avance de la Inteligencia Artificial Explicable

En conclusión, la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) es un campo esencial dentro de la investigación y el desarrollo de la IA. Responde a la necesidad de transparencia, interpretabilidad y confianza en los sistemas de IA, mitigando las preocupaciones en torno a la toma de decisiones sesgada, la falta de responsabilidad y la comprensión limitada del usuario. Aunque la XAI aporta ventajas significativas, también tiene limitaciones, como el equilibrio entre interpretabilidad y rendimiento, los retos que plantean los modelos complejos de aprendizaje profundo, los problemas de escalabilidad y la necesidad de enfoques estandarizados. Abordar estas limitaciones a través de la investigación y la colaboración continuas es crucial para hacer avanzar la XAI y aprovechar todo su potencial.
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