Descubre cómo la IA explicable (XAI) genera confianza haciendo que las predicciones de la IA sean transparentes y fiables en los ámbitos de la sanidad, la seguridad, la conducción autónoma y otros.
¿Has visto alguna vez una respuesta de una herramienta de inteligencia artificial (IA ) como ChatGPT y te has preguntado cómo ha llegado a esa conclusión? Entonces, has conocido la preocupación de la "caja negra" de la IA. Es un término que se refiere a la falta de claridad sobre cómo los modelos de IA procesan y analizan los datos. Incluso a los ingenieros y científicos de IA que trabajan regularmente con algoritmos de IA de vanguardia puede resultarles difícil comprender plenamente su funcionamiento interno. De hecho, sólo el 22% de los profesionales de TI comprenden realmente las capacidades de las herramientas de IA.
La incertidumbre que rodea a la forma en que los modelos de IA toman decisiones puede ser arriesgada, especialmente en áreas críticas como la visión por ordenador en la sanidad y la IA en las finanzas. Sin embargo, se están haciendo progresos significativos para afrontar estos retos y mejorar la transparencia.
En concreto, la IA explicable (XAI) se centra exclusivamente en resolver este problema. En pocas palabras, se trata de un conjunto de procesos y métodos que ayudan a los usuarios humanos a comprender y confiar en los resultados o productos de complejos algoritmos de aprendizaje automático.
La XAI puede ayudar a los desarrolladores a garantizar que los sistemas de IA funcionan como se espera. También puede ayudar a las empresas de IA a cumplir las normas reglamentarias. En este artículo, exploraremos la IA explicable y su amplia gama de casos de uso. ¡Empecemos ya!
La explicabilidad es clave cuando se trabaja con IA. Esto es especialmente cierto cuando se trata del subcampo de la IA, la visión por ordenador, que se utiliza ampliamente en aplicaciones de sectores como la sanidad. Cuando se utilizan modelos de visión en industrias tan sensibles, es importante que el funcionamiento del modelo sea transparente e interpretable para todos.
La interpretabilidad en los modelos de visión computerizada ayuda a los usuarios a comprender mejor cómo se ha hecho una predicción y la lógica que hay detrás. La transparencia contribuye a ello haciendo que el funcionamiento del modelo resulte claro para todos, exponiendo claramente las limitaciones del modelo y garantizando que los datos se utilicen éticamente. Por ejemplo, la visión por ordenador puede ayudar a los radiólogos a identificar eficazmente las complicaciones de salud en las imágenes de rayos X.
Sin embargo, un sistema de visión que sólo sea preciso no es suficiente. El sistema también debe ser capaz de explicar sus decisiones. Digamos que el sistema pudiera mostrar qué partes de la imagen le llevaron a sus conclusiones: entonces, cualquier resultado sería más claro. Este nivel de transparencia ayudaría a los profesionales médicos a comprobar sus conclusiones y asegurarse de que la atención al paciente cumple las normas médicas.
Otra razón por la que la explicabilidad es esencial es que hace a las empresas de IA responsables y genera confianza en los usuarios. Una IA digna de confianza hace que los usuarios se sientan seguros de que las innovaciones de la IA funcionan de forma fiable, toman decisiones justas y manejan los datos de forma responsable.
Ahora que ya hemos hablado de por qué la explicabilidad es importante en la visión por ordenador, echemos un vistazo a las principales técnicas XAI utilizadas en la IA de Visión.
Las redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro humano, diseñados para reconocer patrones y tomar decisiones procesando datos mediante capas interconectadas de nodos (neuronas). Pueden utilizarse para resolver problemas complejos de visión por ordenador con gran precisión. Incluso con esta precisión, siguen siendo cajas negras por diseño.
Los mapas de saliencia son una técnica de XAI que puede utilizarse para dar sentido a lo que ven las redes neuronales cuando analizan imágenes. También pueden utilizarse para solucionar problemas de los modelos en caso de que no estén funcionando como se esperaba.
Los mapas de saliencia funcionan centrándose en qué partes de una imagen (píxeles) definen las predicciones de un modelo. Este proceso es muy similar a la retropropagación, en la que el modelo retrocede desde las predicciones hasta la entrada. Pero en lugar de actualizar los pesos del modelo en función de los errores, nos fijamos en cuánto "importa" cada píxel para la predicción. Los mapas de saliencia son muy útiles para tareas de visión por ordenador como la clasificación de imágenes.
Por ejemplo, si un modelo de clasificación de imágenes predice que una imagen es de un perro, podemos mirar su mapa de saliencia para entender por qué el modelo piensa que es un perro. Esto nos ayuda a identificar qué píxeles afectan más al resultado. El mapa de saliencia destacaría todos los píxeles que contribuyeron a la predicción final de que la imagen era un perro.
El Mapa de Activación de Clases es otra técnica de XAI utilizada para comprender en qué partes de una imagen se centra una red neuronal al hacer predicciones de clasificación de imágenes. Funciona de forma similar a los mapas de saliencia, pero se centra en identificar características importantes de la imagen en lugar de píxeles concretos. Las características son patrones o detalles, como formas o texturas, que el modelo detecta en la imagen.
Métodos como el Mapa de Activación de Clases Ponderado por Gradiente (Grad-CAM) y el Grad-CAM++ se basan en la misma idea, con algunas mejoras.
Así funciona el CAM:
Grad-CAM mejora esto utilizando gradientes, que son como señales que muestran cuánto influye cada mapa de características en la predicción final. Este método evita la necesidad de BPA y facilita ver en qué se centra el modelo sin necesidad de reentrenamiento. Grad-CAM++ da un paso más al centrarse sólo en las influencias positivas, lo que hace que los resultados sean aún más claros.
Las explicaciones contrafácticas son un elemento importante de la IA explicable. Una explicación contrafáctica consiste en describir una situación o resultado considerando escenarios o acontecimientos alternativos que no sucedieron pero que podrían haber sucedido. Puede demostrar cómo los cambios en variables de entrada específicas conducen a resultados diferentes, como por ejemplo: "Si no hubiera ocurrido X, no habría ocurrido Y".
En lo que respecta a la IA y la visión por ordenador, una explicación contrafáctica identifica el cambio más pequeño necesario en una entrada (como una imagen o unos datos) para que un modelo de IA produzca un resultado diferente y específico. Por ejemplo, alterar el color de un objeto en una imagen podría cambiar la predicción de un modelo de clasificación de imágenes de "gato" a "perro".
Otro buen ejemplo sería cambiar el ángulo o la iluminación en un sistema de reconocimiento facial. Esto podría hacer que el modelo identificara a un individuo diferente, mostrando cómo pequeños cambios en la entrada pueden influir en las predicciones del modelo.
La forma más sencilla de crear estas explicaciones es por ensayo y error: puedes cambiar aleatoriamente partes de la entrada (como características de la imagen o los datos) hasta que el modelo de IA te dé el resultado deseado. Otros métodos incluyen enfoques agnósticos del modelo, que utilizan técnicas de optimización y búsqueda para encontrar los cambios, y enfoques específicos del modelo, que se basan en ajustes o cálculos internos para identificar los cambios necesarios.
Ahora que hemos explorado qué es la XAI y sus técnicas clave, podemos ver cómo se utiliza en la vida real. La XAI tiene diversas aplicaciones en muchos campos. Veamos algunos casos de uso que ponen de manifiesto su potencial:
La IA explicable facilita la comprensión de cómo funcionan los sistemas de IA y por qué toman determinadas decisiones. La transparencia sobre los modelos de IA genera confianza y responsabilidad. El conocimiento es poder y ayuda a que las innovaciones de la IA se utilicen de forma más responsable. En áreas críticas como la sanidad, la seguridad, la conducción autónoma y los sistemas jurídicos, la XAI puede utilizarse para ayudar a desarrolladores y usuarios a comprender las predicciones de la IA, identificar errores y garantizar un uso justo y ético. Al hacer que la IA sea más transparente, la XAI tiende un puente entre la tecnología y la confianza humana, haciéndola más segura y fiable para las aplicaciones del mundo real.
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