La Inteligencia Artificial Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se refiere a la capacidad de comprender y explicar cómo un algoritmo de inteligencia artificial toma decisiones. En este contexto, las explicaciones globales juegan un papel fundamental al proporcionar una visión general de cómo funciona un modelo en su conjunto.
La inteligencia artificial (IA) es cada vez más utilizada en una amplia variedad de aplicaciones y sectores, desde la atención médica hasta las finanzas. Sin embargo, uno de los desafíos fundamentales de la IA es la falta de transparencia en cómo toma decisiones. Esto ha llevado al desarrollo de la IA explicativa, que tiene como objetivo hacer que los procesos de toma de decisiones de la IA sean comprensibles para los humanos.
Los modelos de inteligencia artificial han avanzado significativamente en los últimos años, mostrando una gran capacidad para tomar decisiones complejas con un alto nivel de precisión. Sin embargo, a medida que estos modelos se vuelven más sofisticados, también se vuelven más difíciles de entender para los humanos. Es por eso que la explicabilidad de los modelos de inteligencia artificial se ha convertido en un tema crucial en el campo de la IA.
Los avances en inteligencia artificial han llevado al desarrollo de modelos complejos y poderosos que pueden tomar decisiones con precisión en una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, a medida que estos modelos se vuelven más sofisticados, también se vuelven más difíciles de interpretar. La explicabilidad en la inteligencia artificial se ha convertido en un tema crucial, especialmente en áreas donde la transparencia y la interpretación de las decisiones son fundamentales.
Los modelos de aprendizaje automático son herramientas poderosas que se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde la predicción del clima hasta la detección de fraudes. Sin embargo, a medida que estos modelos se vuelven más complejos, también se vuelven más difíciles de entender y explicar. Es por eso que la idea de la inteligencia artificial interpretable o "Explainable AI" está ganando cada vez más importancia en el campo del aprendizaje automático.
