06 | 10 | 2021

AI explicable (XAI): comprenda la lógica detrás de los resultados de AI y ML

Desbloqueando el misterio de la IA: desmitificando la XAI para comprender el razonamiento detrás de la inteligencia artificial y los resultados del aprendizaje automático

Introducción

A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra cada vez más en la atención médica, tiene el potencial de revolucionar la atención y los resultados de los pacientes. Sin embargo, el uso de IA también plantea preocupaciones sobre la transparencia y la rendición de cuentas, en particular con respecto a la toma de decisiones. Aquí es donde entra la IA explicable (XAI). XAI permite a los médicos y otros profesionales de la salud comprender cómo la IA llegó a una conclusión o recomendación particular y explicar estas decisiones a sus superiores y pacientes de manera clara y comprensible. De esta manera, XAI ayuda a generar confianza en el uso de la IA en el cuidado de la salud al tiempo que garantiza que las decisiones se tomen teniendo en cuenta los mejores intereses del paciente.

Historia central

La inteligencia artificial (IA) se usa con mayor frecuencia en el cuidado de la salud para ayudar a los médicos y profesionales de la salud a tomar decisiones informadas y brindar una mejor atención al paciente. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, la IA plantea cuestiones importantes sobre la transparencia, la responsabilidad y la confianza. Ahí es donde entra la IA explicable (XAI): permite a los médicos comprender cómo llegó la IA a una decisión o conclusión en particular y explicar estas decisiones a sus superiores y pacientes de manera clara y comprensible.

Uno de los beneficios más significativos de XAI es que ayuda a generar confianza entre los pacientes y los proveedores de atención médica. Los pacientes quieren comprender el razonamiento detrás de las recomendaciones y decisiones de sus médicos, y XAI puede ayudar a proporcionar ese nivel de transparencia. Además, al explicar cómo la IA llegó a un diagnóstico o consejo en particular, los médicos pueden ayudar a los pacientes a sentirse más seguros y cómodos al usar la IA en su atención.

Al mismo tiempo, XAI puede ayudar a los médicos a comprender mejor cómo se usa la IA en el cuidado de la salud. A medida que la IA se vuelve más frecuente, los profesionales de la salud deben comprender la tecnología subyacente y cómo funciona. XAI puede proporcionar a los médicos las herramientas y la información que necesitan para comprender mejor las decisiones que toma la IA, lo que puede ayudarlos a brindar una mejor atención al paciente.

Finalmente, XAI también puede ayudar a mejorar la calidad general de la atención de los proveedores de atención médica. Al permitir que los médicos entiendan cómo se usa la IA, pueden integrar mejor esta tecnología en su práctica y usarla para informar sus decisiones. Esto puede conducir a diagnósticos más precisos, tratamientos efectivos y mejores resultados para los pacientes.

En resumen, la IA explicable (XAI) es una herramienta fundamental para los médicos y otros profesionales de la salud en la era de la atención médica impulsada por la IA. Al permitir la transparencia, generar confianza y mejorar la calidad general de la atención, XAI está ayudando a revolucionar la forma en que abordamos la atención al paciente y los resultados.

Aquí hay algunos datos y estadísticas interesantes sobre la IA explicable (XAI):

  1. Según una encuesta reciente de Deloitte, el 80 % de los ejecutivos cree que la IA es importante para su negocio en la actualidad. Aún así, solo el 31% de estas organizaciones entienden de manera integral cómo se toman las decisiones de IA.
  2. XAI es un área importante de investigación tanto para la academia como para la industria. Por ejemplo, en 2018, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) lanzó su programa de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para crear "nuevos sistemas de IA que puedan explicar su toma de decisiones a los usuarios humanos".
  3. XAI es particularmente importante en la industria de la salud, donde hay mucho en juego y las decisiones pueden tener consecuencias de vida o muerte. Un estudio reciente encontró que el 80% de los profesionales de la salud cree que XAI será necesario para avanzar en el uso de la IA en la atención médica.
  4. XAI no solo es crucial para comprender cómo la IA toma decisiones, sino que también se puede utilizar para mejorar la precisión y la eficacia de los modelos de IA. XAI puede ayudar a identificar áreas de mejora y afinar los modelos de IA para un mejor rendimiento al brindar retroalimentación sobre el razonamiento detrás de elecciones seguras.
  5. XAI es un campo en rápida evolución, con nuevas técnicas y enfoques en constante desarrollo. Las prácticas más prometedoras incluyen árboles de decisión, sistemas basados ​​en reglas y métodos agnósticos del modelo como LIME (Explicaciones agnósticas del modelo localmente interpretables).

En resumen, XAI es un área crítica de investigación y desarrollo para la industria de la IA, con implicaciones importantes para una amplia gama de sectores y aplicaciones. A medida que el campo continúa evolucionando, podemos esperar ver surgir técnicas y enfoques más innovadores, allanando el camino para un uso más transparente y responsable de la IA en nuestra sociedad.

Desmitificando la Caja Negra: El Surgimiento de la IA Explicable

sistemas v500 | proveedor de inteligencia artificial avanzada

Desglosando la IA: Cómo XAI está creando transparencia en la industria


La Inteligencia Artificial (IA) desarrolla una parte cada vez mayor de nuestra vida diaria. Por ejemplo, estos y los sistemas de reconocimiento facial están apareciendo en varias aplicaciones para Machine Learning (ML). Con análisis predictivos, aplicaciones conversacionales, dispositivos autónomos y sistemas hiperpersonalizados, descubrimos que necesitan confiar en estos sistemas basados ​​en IA para todo tipo de toma de decisiones, y las predicciones son primordiales.
AI está entrando en varias industrias: educación, construcción, salud, manufactura, aplicación de la ley y finanzas. Como resultado, las decisiones y predicciones realizadas por los sistemas habilitados para IA se están volviendo mucho más agudo y, en muchos casos, crítico a la vida, la muerte y el bienestar personal. Por ejemplo, estos pronósticos son excepcionalmente precisos para los sistemas de inteligencia artificial utilizados en la atención médica.

Como humanos, debemos comprender completamente cómo se toman las decisiones para que podamos confiar en las decisiones de los sistemas de IA. Pero desafortunadamente, la explicabilidad y la confianza limitadas obstaculizan nuestra capacidad de confiar plenamente en los sistemas de IA.

Hacer que la IA sea transparente con la IA explicable (XAI)

Por lo tanto, la mayoría de los propietarios, operadores y usuarios esperan que XAI https://www.youtube.com/watch?v=xB-eutXNUMXJtA&feature=youtu.be algunas preguntas candentes como:
¿Por qué el sistema de inteligencia artificial hizo una predicción o decisión específica?
¿Por qué el sistema de inteligencia artificial no hizo otra cosa?
¿Cuándo tuvo éxito el sistema de IA y cuándo falló?
¿Cuándo dan los sistemas de IA suficiente seguridad de que puede confiar en ellos?
¿Cómo pueden los sistemas de IA corregir los errores que surgen?

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) es un conjunto de técnicas y métodos que permite humano operadores a comprender and confianza los resultados y la salida creados por los algoritmos de Machine Learning. La IA explicable define un patrón de IA, su posible impacto y posibles sesgos. Ayuda distinguir la precisión, la equidad, la transparencia y los resultados del modelo en la toma de decisiones impulsada por IA. XAI es crucial para que una organización genere confianza al poner en producción modelos de IA

Cómo la IA explicable está transformando la forma en que usamos la IA

Sistemas v500 | proveedor de inteligencia artificial avanzada

Comprender lo invisible: la importancia de la IA explicable (XAI)


¿Por qué es importante la IA explicable (XAI)?

La IA explicable es utilizado para hacer que las decisiones de IA sean comprensibles e interpretables por humanos. Esto los deja expuestos a un riesgo significativo; sin un humano conectado al proceso de desarrollo. Los modelos de IA pueden generar resultados sesgados que pueden dar lugar a problemas éticos y de cumplimiento normativo posteriores.

¿Cómo se logra una IA explicable?

Para lograr una IA explicable, deben controlar los datos utilizados en los modelos, lograr un equilibrio entre precisión y explicabilidad, centrarse en el usuario final y desarrollar indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar el riesgo de IA.

¿Qué es un ejemplo de IA explicable?

Los ejemplos incluyen la traducción automática mediante redes neuronales recurrentes y la clasificación de imágenes mediante una red neuronal convolucional. Además, la investigación publicada por Google DeepMind ha despertado el interés por el aprendizaje por refuerzo.

¿Qué caso se beneficiaría de los principios explicables de la IA?

En consecuencia, la salud es un excelente lugar para comenzar, en parte porque también es un área en la que la IA podría ser bastante ventajosa. Por ejemplo, las máquinas explicables impulsadas por IA podrían ahorrar mucho tiempo a los profesionales médicos, permitiéndoles concentrarse en las tareas interpretativas de la medicina en lugar de un deber repetitivo.

Principios explicables de la IA: una breve introducción

  • Los modelos son intrínsecamente explicables: simples, transparentes y fáciles de entender.
  • Modelos que son de naturaleza de caja negra y requieren explicación a través de modelos replicados separados que imitan el comportamiento del modelo original. Explicar la lógica detrás de las decisiones o predicciones.

 

Generar confianza en la IA: el papel de la IA explicable (XAI)

Inteligencia artificial (IA): ¿10 preguntas?

Descubriendo los secretos de la IA: el poder de XAI en la ciencia de datos

Los modelos complicados de aprendizaje automático a menudo se consideran cajas negras, lo que significa que nadie, ni siquiera el creador, sabe por qué el modelo hizo una recomendación o predicción en particular. Como resultado, simplemente no se puede explicar. La IA explicable, o XAI, intenta rectificar el problema de la caja negra con los modelos de aprendizaje automático. XAI tiene como objetivo producir un modelo que pueda explicar la lógica detrás de ciertas decisiones o predicciones y señalar sus fortalezas y debilidades.
XAI ayuda a los usuarios del modelo a saber qué esperar y cómo podría funcionar el modelo. Por ejemplo, comprender por qué un modelo eligió un camino sobre otro y los errores típicos que cometerá un modelo es un avance masivo en el aprendizaje automático.
Este nivel de transparencia y explicabilidad ayuda a generar confianza en las predicciones o resultados producidos por un modelo.

 

¿Cómo puede una organización empezar a utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? | Sistemas v500

Comprender lo invisible: la importancia de la IA explicable (XAI)

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Revolucionando la atención médica: cómo la inteligencia artificial está marcando la diferencia y ayudando al sector

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Uso de IA aumentada para bucle humano si no está dispuesto a confiar en la máquina en primer lugar

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MC

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