Inteligência artificial: Tornar a caixa preta da IA ​​compreensível, compreensível e explicável com IA explicável (XAI), mapas de calor, modelos substitutos ou outras soluções

🕳️🧩 Black-Box AI: (ainda) falta de transparência na tecnologia moderna

A chamada “caixa preta” de inteligência artificial (IA) é um problema importante e atualizado. Essa não transparência pode causar problemas significativos, especialmente em áreas críticas, como negócios, política ou medicina. Um médico ou médico que confia em um sistema de IA durante a recomendação de diagnóstico e terapia deve ter confiança nas decisões tomadas. No entanto, se a decisão de uma IA não for suficientemente transparente, surgem incerteza e possivelmente falta de confiança - e a que em situações em que a vida humana poderia estar em jogo.

O desafio da transparência 🔍

Para garantir a total aceitação e integridade da IA, alguns obstáculos precisam ser superados. Os processos de tomada de decisão da IA ​​devem ser tornados compreensíveis e compreensíveis para as pessoas. No momento, muitos sistemas de IA, especialmente aqueles que usam aprendizado de máquina e redes neurais, são baseados em modelos matemáticos complexos que são difíceis de entender para o leigo, mas geralmente também para especialistas. Isso significa que você considera as decisões da IA ​​como uma espécie de "caixa preta"-você pode ver o resultado, mas não entende exatamente como ela aconteceu.

A demanda por explicação dos sistemas de IA está, portanto, cada vez mais importante. Isso significa que os modelos de IA não apenas precisam fornecer previsões ou recomendações precisas, mas também devem ser projetadas de forma que divulguem o processo de tomada de decisão subjacente de uma maneira compreensível para os seres humanos. Isso é frequentemente chamado de "IA explicável" (XAI). O desafio aqui é que muitos dos modelos mais poderosos, como redes neurais profundas, são naturalmente difíceis de interpretar. No entanto, já existem inúmeras abordagens para melhorar a explicação da IA.

Abordagens para explicabilidade 🛠️

Uma dessas abordagens é o uso de modelos de substituição ou mais “modelos substitutos”. Esses modelos estão tentando cativar o funcionamento de um sistema de IA complexo por um modelo mais simples que é mais fácil de entender. Por exemplo, uma rede neuronal complexa pode ser explicada por um modelo de árvore de tomada de decisão, que é menos preciso, mas melhor compreensível. Esses métodos permitem que os usuários tenham pelo menos uma idéia aproximada de como a IA tomou uma certa decisão.

Além disso, existem esforços crescentes para oferecer explicações visuais, por exemplo, através de “mapas de calor” chamados, que mostram quais dados de entrada tiveram uma influência particularmente grande na decisão da IA. Esse tipo de visualização é particularmente importante no processamento da imagem, pois fornece uma explicação clara para a qual as áreas de imagem foram particularmente observadas pela IA para tomar uma decisão. Tais abordagens contribuem para aumentar a confiabilidade e a transparência dos sistemas de IA.

Áreas importantes de aplicação 📄

A explicabilidade da IA ​​é de grande relevância não só para as indústrias individuais, mas também para as autoridades reguladoras. As empresas dependem de que os seus sistemas de IA não só funcionem de forma eficiente, mas também trabalhem de forma legal e ética. Isto requer documentação completa das decisões, especialmente em áreas sensíveis como finanças ou saúde. Reguladores como a União Europeia já começaram a desenvolver regulamentos rigorosos sobre a utilização de IA, especialmente quando utilizada em aplicações críticas de segurança.

Um exemplo de tais esforços regulatórios é o regulamento da UE sobre IA apresentado em abril de 2021. O objetivo é regular o uso de sistemas de IA, especialmente em áreas de alto risco. As empresas que utilizam IA devem garantir que os seus sistemas são rastreáveis, seguros e livres de discriminação. Especialmente neste contexto, a explicabilidade desempenha um papel crucial. Somente se uma decisão de IA puder ser compreendida de forma transparente é que possíveis discriminações ou erros poderão ser identificados e corrigidos numa fase inicial.

Aceitação na sociedade 🌍

A transparência é também um factor chave para a ampla aceitação dos sistemas de IA na sociedade. Para aumentar a aceitação, a confiança das pessoas nestas tecnologias deve ser aumentada. Isto aplica-se não apenas aos profissionais, mas também ao público em geral, que muitas vezes é cético em relação às novas tecnologias. Incidentes em que os sistemas de IA tomaram decisões discriminatórias ou erradas abalaram a confiança de muitas pessoas. Um exemplo bem conhecido disso são algoritmos que foram treinados em conjuntos de dados distorcidos e posteriormente reproduziram vieses sistemáticos.

A ciência tem demonstrado que quando as pessoas compreendem o processo de tomada de decisão, estão mais dispostas a aceitar uma decisão, mesmo que esta seja negativa para elas. Isto também se aplica aos sistemas de IA. Quando a funcionalidade da IA ​​é explicada e tornada compreensível, é mais provável que as pessoas confiem nela e a aceitem. No entanto, a falta de transparência cria uma lacuna entre aqueles que desenvolvem sistemas de IA e aqueles que são afetados pelas suas decisões.

O futuro da explicabilidade da IA ​​🚀

A necessidade de tornar os sistemas de IA mais transparentes e compreensíveis continuará a aumentar nos próximos anos. À medida que a IA continua a espalhar-se por cada vez mais áreas da vida, será essencial que as empresas e os governos sejam capazes de explicar as decisões tomadas pelos seus sistemas de IA. Esta não é apenas uma questão de aceitação, mas também de responsabilidade legal e ética.

Outra abordagem promissora é a combinação de humanos e máquinas. Em vez de depender inteiramente da IA, um sistema híbrido em que especialistas humanos trabalhem em estreita colaboração com algoritmos de IA poderia melhorar a transparência e a explicabilidade. Num sistema deste tipo, os humanos poderiam verificar as decisões da IA ​​e, se necessário, intervir se houver dúvidas sobre a correcção da decisão.

O problema da “caixa preta” da IA ​​deve ser superada ⚙️

A explicação da IA ​​continua sendo um dos maiores desafios no campo da inteligência artificial. O chamado problema de "caixa preta" deve ser superada para garantir confiança, aceitação e integridade dos sistemas de IA em todas as áreas, dos negócios à medicina. Empresas e autoridades enfrentam a tarefa de não apenas desenvolver soluções de IA poderosas, mas também transparentes. A aceitação social total só pode ser alcançada por meio de processos de tomada de decisão compreensível e compreensível. Por fim, a capacidade de explicar a tomada de decisão da IA ​​decidirá sobre o sucesso ou o fracasso dessa tecnologia.

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Uma tentativa de explicar a IA: como funciona a inteligência artificial e como é treinada? – Imagem: Xpert.Digital

O funcionamento da inteligência artificial (IA) pode ser dividido em várias etapas claramente definidas. Cada uma dessas etapas é crítica para o resultado final que a IA oferece. O processo começa com a entrada de dados e termina com a previsão do modelo e possível feedback ou rodadas de treinamento adicionais. Essas fases descrevem o processo pelo qual passam quase todos os modelos de IA, independentemente de serem simples conjuntos de regras ou redes neurais altamente complexas.

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