¿Qué es la Explicabilidad de IA?
La capacidad de los sistemas de IA de proporcionar explicaciones claras y comprensibles para sus decisiones y procesos de razonamiento.
Definición
La Explicabilidad de IA es la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial de proporcionar explicaciones claras y comprensibles para sus decisiones, predicciones, y procesos de razonamiento en términos que los humanos pueden comprender y evaluar.
Propósito
La explicabilidad permite confianza, responsabilidad, y depuración en sistemas de IA permitiendo a los usuarios entender por qué se tomaron decisiones específicas, identificar sesgos potenciales, y verificar que la IA está razonando correctamente.
Función
La explicabilidad funciona a través de varias técnicas incluyendo visualización de atención, análisis de importancia de características, aproximaciones de árboles de decisión, y explicaciones en lenguaje natural que revelan los factores y lógica detrás de las salidas de IA.
Ejemplo
Una IA médica que diagnostica enfermedades no solo proporciona el diagnóstico sino explica "Identifiqué neumonía basándome en las manchas nubladas en el área inferior izquierda del pulmón, similares a patrones vistos en 847 casos previos."
Relacionado
Conectado con IA Interpretable, Transparencia, Ética de IA, Confianza, Responsabilidad, y Cumplimiento Regulatorio en sistemas de IA.
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