Qué es la IA explicable (XAI) y por qué debería importarle

La IA explicable (XAI) es un concepto emergente cuya demanda entre las empresas va en aumento, ya que les ayuda a interpretar y explicar la inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático.

En el mundo moderno, todo está impulsado por los datos, y la IA sirve como punto central de interés.

Diferentes tipos de soluciones de IA se utilizan en un gran número de operaciones para diversas industrias con el fin de mejorar su crecimiento y suavizar su funcionamiento.

Esto también le ayudará a comprender cómo funcionan y producen resultados los modelos de IA.

Si aún se pregunta por qué debería preocuparse por la IAX, este artículo es para usted.

Empecemos

¿Qué es la IA explicable?

La IA explicable (XAI), es un conjunto de métodos y procesos que se centra en ayudar a los usuarios a entender y confiar en la salida y los resultados dados por los modelos de IA. Básicamente, la XAI permite a los usuarios hacerse una idea de cómo funciona un algoritmo complejo de aprendizaje automático y cuál es la lógica que impulsa la toma de decisiones de esos modelos.

La XAI, a través de su marco y su conjunto de herramientas, ayuda a los desarrolladores y a las organizaciones a aportar una capa de transparencia en un determinado modelo de IA para que los usuarios puedan comprender la lógica que subyace a la predicción. Resulta ventajoso en el ecosistema de una organización en el que la IA se aplica de diversas formas, ya que mejora la precisión, los resultados y la transparencia de la IA.

Además, la XAI ayuda a mostrar qué sesgos y problemas pueden traer consigo los complejos algoritmos de ML mientras trabajan en un resultado específico. El modelo de caja negra que se crea como resultado de un algoritmo ML complejo es casi imposible de entender, incluso para los científicos de datos que crean el algoritmo.

Por eso, la transparencia que aporta la XAI es beneficiosa para que una organización averigüe cómo utilizar adecuadamente el poder de la IA y tomar la decisión correcta. La explicabilidad que aporta la XAI se presenta principalmente en forma de textos o visuales, que ofrecen una visión del funcionamiento interno de los modelos de IA.

Para explicar la información adicional de metadatos del modelo de IA, la XAI también utiliza muchos otros mecanismos de explicación: relevancia de características, explicación simplificada y explicación mediante ejemplos.

La demanda de XAI está aumentando rápidamente a medida que cada vez más organizaciones las implementan en sus ecosistemas. A medida que evoluciona, también mejoran las técnicas y el proceso de explicabilidad a través de la escritura.

¿Por qué es importante la XAI?

Hoy en día, la mayoría de las organizaciones utilizan modelos de IA en sus operaciones comerciales y deciden sus movimientos futuros según la predicción de la IA. Sin embargo, su precisión es sólo parcial y existen muchos sesgos, lo que constituye un problema predominante en la mayoría de los modelos de IA.

Los sesgos se basan en diferentes factores, e influyen en la decisión de los modelos de IA. Significativamente, las decisiones del modo de IA a menudo se degradan cuando el modelo de IA se alimenta con datos de producción que son diferentes de los datos de entrenamiento.

Además, los modelos de ML y las redes neuronales pueden ser desalentadores de explicar, y a menudo es imposible para los científicos de datos interpretarlos. Si confía plenamente en cada decisión de los modelos de IA para el crecimiento de su empresa, entonces podría causar problemas imprevistos y obstaculizar el crecimiento general.

Por lo tanto, se vuelve vital para una organización tener una comprensión completa del proceso de decisión de la IA y de la lógica que hay detrás de cada resultado que estos modelos de IA plantean. Aquí es donde la XAI se presenta como una herramienta práctica que ayuda a las organizaciones a obtener una explicación completa del proceso de toma de decisiones de un modelo de IA determinado, junto con la lógica que utiliza.

Desde la comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático hasta la evaluación de las redes neuronales y las redes de aprendizaje profundo, XAI le ayuda a supervisarlo todo y a obtener explicaciones precisas de cada decisión. Cuando implanta XAI, le resulta más sencillo evaluar la precisión y la responsabilidad de cada decisión de la IA y decidir si será adecuada para su organización.

Además, la XAI es un componente esencial porque se encarga de implantar y mantener un modelo de IA responsable en su ecosistema empresarial que producirá decisiones justas y precisas. La XAI también ayuda a mantener la confianza entre los usuarios finales a la vez que frena cualquier riesgo de seguridad y cumplimiento.

¿Cómo funciona la XAI?

La tecnología moderna de IA que se implementa en las empresas proporciona su resultado o decisión mediante el uso de diferentes modelos. Pero estas tecnologías de IA no definen cómo han logrado el resultado o la lógica detrás de su decisión.

Para llenar este vacío, las empresas están implementando ahora la XAI, que utiliza un modelo explicable y toda la información de metadatos con una interfaz explicativa para ayudar a entender cómo funciona el modelo de IA.

Cuando la tecnología de IA se incorpora a un ecosistema empresarial, los métodos de IA se introducen en diferentes niveles. Estos métodos de IA son el aprendizaje automático (AM), el razonamiento automático (RM) y la integración entre RM y AM.

Para ser precisos, los componentes que la XAI introduce en un modelo de IA existente son la explicación, la explicabilidad de los datos, la explicabilidad del MR y la explicabilidad del ML. Además, la XAI también introduce la interpretabilidad y la explicabilidad entre la RM y el ML.

El funcionamiento de la XAI se clasifica en tres tipos:

• Datos explicables: Destaca el tipo de datos y los contenidos que se están utilizando para entrenar el modelo de IA. Además, muestra el motivo de las elecciones, el proceso de elección e informa de los esfuerzos necesarios para eliminar los sesgos.
• Predicciones explicables: Aquí, la XAI expone todas las características que el modelo de IA ha utilizado para obtener el resultado.
• Algoritmos explicables: Estos revelan todas las capas de un modelo de IA y explican cómo ayuda cada capa a producir el resultado final.

Sin embargo, la predicción y los algoritmos explicables están aún en fase de desarrollo, y para explicar las redes neuronales sólo se pueden utilizar datos explicables.

Para explicar el proceso de decisión, XAI utiliza dos enfoques:

• Modelado aproximado: En este enfoque se utiliza un modelo aproximado que difiere del original. Esto conduce a un resultado aproximado que podría proporcionar un resultado diferente al real.
• Diseño para la interpretabilidad: Es un enfoque popular en el que la XAI desarrolla un modelo fácil de entender por los usuarios humanos. Sin embargo, estos modelos carecen de precisión o de capacidad de producción cuando se comparan con los modelos de IA reales.

Ventajas de la XAI

La IA explicable o XAI tiene un impacto significativo en el auge de la IA porque ayuda a los humanos a entender cómo funciona una IA. Ofrece muchas ventajas, como por ejemplo

Mejora la transparencia y la confianza

Las empresas que implementan modelos de IA en sus sistemas pueden entender cómo funciona un modelo de IA complejo y por qué produce un resultado específico en diferentes condiciones.

La XAI también es muy útil para que las empresas comprendan el porqué del resultado de los modelos de caja negra. Así, mejora la transparencia y la confianza entre la máquina y los usuarios humanos.

Mayor adopción de los modelos de IA

A medida que las organizaciones empiezan a comprender el funcionamiento y el proceso lógico que hay detrás de un modelo de IA y a reconocer sus ventajas, la tasa de adopción de los modelos de IA aumenta. También podrán confiar más en sus decisiones gracias a las explicaciones adecuadas.

Impulso de la productividad

Con la adopción de la XAI en el modo de IA, los equipos de operaciones de ML pueden encontrar fácilmente errores y también áreas que necesitan mejoras en el sistema existente. También ayuda a los equipos de operaciones de ML a mantener el funcionamiento fluido y eficaz de los procesos de IA.

Así, se producirá un aumento significativo de la productividad porque el equipo de operaciones de ML puede comprender la lógica que lleva al modelo de IA a producir un resultado determinado.

Reducción de riesgos y costes

La XAI ha contribuido a reducir el coste de la gobernanza del modelo de IA. Puesto que explica todos los resultados y áreas de riesgo, minimiza la necesidad de inspección manual y la posibilidad de errores costosos que dificultarán las relaciones con los usuarios finales.

Descubra nuevas oportunidades

Cuando su equipo técnico y empresarial tenga la oportunidad de conocer a fondo los procesos de toma de decisiones de la IA, tendrá la oportunidad de descubrir nuevas oportunidades. Cuando analicen en profundidad resultados concretos, podrán descubrir cosas nuevas que no eran visibles en un principio.

Retos de la XAI

Algunos retos comunes de la XAI son

• Dificultad de interpretación: Hay muchos sistemas de ML que son difíciles de interpretar. Por eso, las explicaciones que proporciona la XAI son difíciles de entender para los usuarios. Cuando una estrategia de caja negra es inexplicable, puede causar graves problemas operativos y éticos.
• Imparcialidad: Es todo un reto para la XAI determinar si una decisión concreta de una IA es justa o no. La imparcialidad es totalmente subjetiva y depende de los datos con los que se haya entrenado el modelo de IA.
• Seguridad: Uno de los problemas significativos de la XAI es que los clientes pueden realizar acciones para cambiar el proceso de toma de decisiones del modelo ML e influir en el resultado para su propio beneficio. Cualquier personal técnico sólo puede recuperar el conjunto de datos utilizado por el algoritmo para el entrenamiento.

Diferencia entre XAI e IA

Aunque tanto la XAI como la IA están correlacionadas, existen algunas diferencias fundamentales entre ellas.

IAexplicable	IA
La IA explicable proporciona una explicación o lógica del proceso de toma de decisiones de un modelo ML complejo.	La IA sólo proporciona el veredicto o el resultado de la decisión tomada por un modelo ML.
Dado que la IA explicable proporciona una explicación adecuada, ayuda a los usuarios a confiar más en un modelo de IA concreto.	Con la IA, sólo se obtiene el veredicto, y los usuarios se quedan perplejos al pensar cómo ha llegado la IA a una conclusión. Por tanto, las decisiones requieren más confianza.
Reduce los sesgos que se asocian a muchos modelos de IA.	A menudo toma decisiones basadas en sesgos del mundo.
Reduce el coste de los errores cometidos por el modo IA.	Los modelos de IA no son precisos al 100% y pueden hacer predicciones erróneas. Si un modelo de IA realiza una predicción errónea, podría provocar pérdidas en una empresa.
La XAI aún tiene que evolucionar por completo, ya que aún existen limitaciones, especialmente cuando se trata de explicar complejas cajas negras.	La IA en su conjunto ha evolucionado mucho y puede resolver rápidamente muchos problemas sin grandes complicaciones.
Dado que la XAI explica todos los procesos lógicos y de decisión de un modelo de IA, cualquiera puede influir fácilmente en el proceso para mal.	Los modelos de IA no proporcionan la razón principal o la lógica que hay detrás de su predicción final, por lo que apenas hay posibilidad de que alguien influya en su decisión.

Impacto de la XAI en diferentes sectores

La llegada de la XAI ha tenido un impacto significativo en diferentes sectores en los que la IA desempeña un papel crucial en la toma de decisiones. Echémosles un vistazo.

#1. Finanzas

Las soluciones basadas en IA predominan en las finanzas y la mayoría de las empresas las utilizan para diferentes tareas. Sin embargo, el sector de las finanzas está muy regulado y requiere muchas auditorías antes de tomar una decisión financiera.

La XAI puede ayudar en esa parte y presentar justificaciones detrás de una decisión financiera. Es fundamental para conservar la confianza de los usuarios finales porque entenderán la razón que hay detrás de una decisión financiera que toma una organización.

#2. Sanidad

La inclusión de la XAI ha beneficiado a los sistemas sanitarios de diversas maneras. Puede ayudar a detectar y diagnosticar muchas enfermedades y averiguar la causa raíz. Esto puede ayudar a los médicos a proporcionar el tratamiento correcto.

#3. Fabricación

Hoy en día, los modelos de IA están muy implantados en los sectores manufactureros para aplicaciones como la gestión, la reparación, la logística, etc. Pero estos modelos de IA no siempre son coherentes, lo que provoca problemas de confianza.

Para ello, la XAI ha resuelto muchos de estos problemas, ya que puede proporcionar la mejor forma posible para muchas aplicaciones de fabricación, junto con una explicación. Mostrará la lógica y la razón que hay detrás de una decisión concreta tomada para los trabajadores, lo que en última instancia les ayudará a generar confianza.

#4. Automóvil

La integración de la XAI en los coches autoconducidos ha sido imperativa, ya que ha permitido que un vehículo proporcione un razonamiento para cada decisión que toma durante los accidentes. Al aprender de diferentes situaciones y accidentes, la XAI ayuda a los coches autónomos a tomar decisiones y a mejorar la seguridad general de los pasajeros, así como de los peatones.

Recursos de aprendizaje

Aparte de la información anterior, he aquí algunos libros y cursos que puede tener en cuenta si desea aprender más sobre la XAI.

#1. IA explicable con Python

El programa Explainable AI withPython de Udemy está diseñado por Parteek Bhatia. Le ayudará a aprender diferentes aspectos de la XAI, incluyendo las aplicaciones, varias técnicas de XAI y herramientas What-if de Google. También encontrará la categorización de XAI en varios aspectos.

#2. Pipelines de modelado de aprendizaje automático

Si desea aprender IA explicable y adquirir los conocimientos necesarios para implementar herramientas y técnicas de gestión de recursos de modelado, el curso Machine Learning Modeling Pipeline de Coursera es el adecuado para usted.

Es uno de los mejores cursos que cuenta con cientos de buenas críticas, y está impartido por un instructor de renombre, Robert Crowe. También obtendrá enseñanzas de larga duración para el análisis y la interpretabilidad de modelos.

#3. Inteligencia artificial explicable

Escrito conjuntamente por Uday Kamath y John Liu, Explainable AI es un libro excelente para aprender interpretabilidad en el aprendizaje automático.

Encontrará muchos estudios de casos y materiales asociados para aprender XAI. Los autores de este libro han proporcionado muchos ejemplos prácticos que resultan útiles para comprender la XAI.

#4. AI explicable práctica (XAI) con Python

Manos a la obra IA explicable (XAI) con Python es un libro muy conocido cuyo autor es Denis Rothman.

Ofrece un estudio detallado de las herramientas y técnicas de XAI para comprender los resultados de la IA, necesarios para las empresas modernas. También aprenderá a manejar y evitar diversos problemas relacionados con los sesgos en la IA.

Conclusión

La IA explicable es un concepto eficaz que facilita a los empresarios, analistas de datos e ingenieros la comprensión del proceso de toma de decisiones de los modelos de IA. La XAI puede interpretar modelos de ML complejos que son incluso imposibles de descodificar para los científicos de datos.

Aunque está progresando con el tiempo, todavía hay áreas en las que necesita mejorar. Espero que este artículo le aclare mejor qué es la XAI, cómo funciona, sus ventajas y retos, y sus aplicaciones en distintos sectores. También puede consultar los cursos y libros mencionados para obtener más ideas sobre la XAI.

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