A Interpretação dos Resultados da Inteligencia Artificial Transparência e Explicabilidade
Os avanços na inteligência artificial (IA) estão permitindo aos profissionais de inteligência artificial criar sistemas que podem prever resultados e fornecer soluções sofisticadas para problemas complexos. No entanto, a interpretação dos resultados da IA ainda é um desafio.
Nesta seção, vamos discutir a necessidade de transparência e explicabilidade nos sistemas de inteligência artificial. Vamos discutir as vantagens e desvantagens da interpretação dos resultados da inteligência artificial.
O que é Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é um campo que se dedica a construir sistemas informáticos que exibem comportamentos idênticos aos humanos. Desde as suas origens na década de 1950, a tecnologia IA tornou-se nunca mais parte da vida diária das pessoas, auxiliando os humanos em tarefas difíceis e trabalhos rotineiros com maior grau de precisão que o possível para o homem sozinho.
A Inteligência Artificial aplica técnicas algorítmicas sofisticadas para extrair ideias importantes e recomendações do volume crescente de dados gerados pelo mundo digital nos dias de hoje. Estes algoritmos então criam modelos complexos, controlam o veículo autónomo e permitem sistemas computacionais avançados para interpretar texto, reconhecer reconhecer voz e imagens, traduzir idiomas e tomar decisões inteligentes. Aplicações importantes desta tecnologia incluem assistente virtual comerciais , robôs industriais inteligentes , algoritmos automatizados para diagnostico médico , pesquisa na web , análise de dados preditiva, vigilância visual automatizada e diversificação financeira automatizada.
O que é Transparência e Explicabilidade?
A complexidade crescente dos sistemas de Inteligência Artificial (IA) torna a interpretação dos seus resultados um desafio, deixando os seus desempenhos ainda mais obscuros. A transparência na IA refere-se à clareza e abrangência das descrições e exposições críticas da natureza, uso e implementação desses resultados. A explicabilidade da IA fornece um entendimento geral dos decisões tomadas pelos algoritmos que formam os sistemas de IA. Esta consciência contribui para que os responsáveis tenham uma visão mais clara e justificativa para as suas realizações, bem como uma óptica maior sobre como as vontades humanas podem influenciar a execução desses modelos.
Tornar transparente a implementação e uso dos algoritmos reduz consideravelmente o poder arbitrário na tomada de decisões de certos sistemas de IA. Transparentemente exposta a estrutura altera criteriosamente o comportamento de acordo com as intenções redesenhadas dos designers originais, facilitando assim a manipulação putativa. Por outro lado, elucidar completamente o funcionamento interno por trás dessas decisões tem sido mais complicado até à data. Através da explicabilidade emergente – prioridades programadas para expressar automaticamente consciencialização movida pelos dados cujos contextos estavam previamente fornecidos – tem surgido uma maior visibilidade no processamento societário sob tratado nos modelos preditivos profundamente alojados dentro destes sistemas.
A Transparência e Explicabilidade dos Modelos de IA
A interpretação dos resultados dos modelos de Inteligência Artificial é uma tarefa cada vez mais importante nos dias de hoje. Com a crescente adoção destas tecnologias, é necessário compreender e interpretar os resultados produzidos por estes modelos para que possamos entender como estão sendo feitas as decisões.
Neste artigo, exploraremos a importância da transparência e explicabilidade dos modelos de IA por meio da análise de casos de uso atuais.
Introdução às técnicas de transparência e explicabilidade
A Inteligência Artificial é um campo que abrange uma grande variedade de tecnologias embutidas, desde aprendizagem automática profunda a sistemas de processamento de linguagem natural. O benefício da utilização destes sistemas informáticos surge das suas capacidades computacionais avançadas para detectar padrões e prever resultados de dados sem precedentes. No entanto, as suas decisões preditivas podem parecer contraintuitivas ou serem desviadas pelo privilégio, e nestes casos a interoperabilidade entre os sistemas e seus usuários ficam comprometidas.
Uma preocupação importante com o uso da Inteligência Artificial (IA) é a transparência dos modelos usados na tomada de decisões. O futuro da IA dependerá em parte do quanto os seus modelos são explicáveis aos seres humanos responsáveis por implementar e utilizar esta tecnologia emergente. A capacidade dos usuários compreenderem como uma determinada verificação foi feita não é apenas útil para evidenciar o potencial para fazer algo errado, mas também é necessária para evitar crenças erradas sobre os modelos subjacentes (ex.: Model Overfitting), bem como melhorar a possibilidade de aditivamente melhorar programas legítimos existentes.
É neste contexto que destacam-se as técnicas contemporâneas quando se trata de tornar um modelo IA/ML transparente e explicável (também referido como XAI – ‘Explainable’ AI). Entender qual é o nível mais significativo de transparência num ambiente AI depende muito do contexto específico em que estivermos a trabalhar. Neste guia faremos um resumo dessas técnicas para lhe permitir ter melhor clareza no que diz respeito à interpretação dos resultados da Inteligência Artificial.
Aplicação das técnicas de transparência e explicabilidade
Nos dias de hoje, a Inteligência Artificial dá apoio à tomadas de decisão cada vez mais complexas. Os modelos Machine Learning (ML) usados para alimentar estes sistemas são frequentemente demasiado complexos para serem interpretados ou explicados diretamente pelo ser humano. No entanto, um grande desafio é obter os melhores resultados possíveis, enquanto minimiza os riscos inerentes à tomada de decisões baseadas em IA. É aqui que a transparência e explicabilidade dos modelos ML podem fazer a diferença, garantindo que os resultados sejam interpretáveis e consistentes com as expectativas daqueles que os utilizam.
Uma variedade de técnicas foram desenvolvidas e aplicadas na tentativa de tornar modelos AI mais transparentes e explicáveis. Estas técnicas podem ser categorizadas com base no escopo do seu uso – para descrever internamente as complexidades computacionais subjacentes do modelo (furtividade), tornar explícitos os resultados por parte dos utilizadores (explicabilidade) ou mesmo alterar as premissas utilizadas na construção do modelo ML (engenharia). Desta forma, qualquer destes trabalhos contribui para o objetivo final de monitorizar e auditar criteriosamente o desempenho dos sistemas AI com vista a garantir explicações transparentes, lógicas e consistentemente aceitáveis para todos aqueles que interagem com ela.
Aplicações da Transparência e Explicabilidade
A interpretação dos resultados da inteligência artificial (IA) é uma área de investigação emergente que aborda como os sistemas de IA podem ser explicados de forma acessível ao público. Esta área tem particularmente crescido na área da análise de dados, onde os algoritmos de IA são usados para prever tendências e descobrir padrões.
Neste artigo, vamos abordar o tema da transparência e explicabilidade da IA, e como ela pode ser usada para aplicações práticas.
Aplicações em sistemas de diagnóstico
Uma das áreas de aplicação da transparência e explicabilidade é o sistema de diagnóstico. A AI, avançada através dos algoritmos modernos, tem um sucesso considerável na deteção precoce e pontual de doenças com base a grandes volumes de dados e análise destes. No entanto, devido à complexidade dos algoritmos modernos, bem como à natureza altamente confidencial dos dados médicos, torna-se necessário compreender o processo por trás destes resultados para certificar que os resultados obtidos mantenham elevados padrões éticos.
É aqui onde a interpretabilidade entra em jogo – pois permite que os profissionais médicos compreendam o motivo pelo qual certas conclusões foram atingidas por meio da análise de dados médicos sem ter de decifrar manualmente enormes bancos de dados. A interpretabilidade também pode ser crucial para garantir que não haja erros devido à falta de fiabilidade garantida pela inteligência artificial (IA). De modo a proporcionar uma fiabilidade adequada nos sistemas médicos embarcados da AI, essa transparência fornece um elevado nível de compreensão para os utilizadores finais e especialistas no campo – assegurando que os resultados mantenham elevados padrões ético-profissionais.
Aplicações em sistemas de recomendação
A compreensão da Inteligência Artificial (IA) aplicada nos sistemas de recomendação é cada vez mais fundamental para que os consumidores possam tomar decisões informadas e, consequentemente, obter resultados satisfatórios. No entanto, estes sistemas também são frequentemente desconhecidos para o usuário. Nesta perspectiva, a transparência e explicabilidade oferecem enorme suporte aos consumidores, permitindo-lhes compreender os critérios por detrás das recomendações feitas pelo sistema.
A transparência na IA é uma questão complexa que abrange várias dimensões. Por exemplo, é importante ter em consideração que os resultados do processamento preditivo podem já ser automaticamente transparentes mimo seu design através de mecanismos de feedback rastreável e verificável com precisão definida. Isso permite intuitivamente entender como foram criados os resultados do sistema e desenvolvimento a capacidade para explicar seus modelos. Esta abordagem pode usar técnicas como o aprendizado coerente onde o algoritmo gera conjunto de regras de forma inteligível que descreve as interações entre os parâmetros independentes dos dados utilizado pela Inteligencia artificial.
Conclusão
A transparência e a explicabilidade são requisitos fundamentais para a interpretação dos resultados da Inteligência Artificial (IA). A questão é, como conseguimos atingir esse nível de transparência e explicabilidade? Existem várias técnicas e abordagens que podem ser usadas para melhorar a explicabilidade e transparência dos modelos de IA, desde técnicas explicativas simples até mecanismos mais sofisticados.
No presente artigo, analisámos os principais fatores que influenciam a explicabilidade e a transparência dos resultados da aplicação da IA e discutimos as possíveis abordagens para otimizar a interpretação dos resultados da IA.
A importância da transparência e explicabilidade
A interpretação da inteligência artificial (IA) é o mecanismo pelo qual se aprende a compreender e justificar as decisões tomadas pelos sistemas com base em dados. Portanto, é essencial compreender e fornecer feedbacks sobre os processos de tomada de decisão dos algoritmos IA para garantir que estes sistemas respeitem os direitos humanos, sejam legítimos, justos e considerem diferentes resultados que possam ter consequências geracionais críticas.
No entanto, à medida que os algoritmos de IA tornam-se cada vez mais sofisticados, desenvolver uma forma de interpretar a IA torna-se mais desafiador. Com isso em mente, a transparência e a explicabilidade são fundamentais para proporcionar contexto a estes processos. A transparência envolve o questionamento dos algoritmos da IA e dos modelos subjacentes para identificar as regras particulares sobre como se procedeu quando se tomaram decisões específicas dentro do sistema – há realmente previsibilidade? A explicabilidade foca-se na descrição das características do problema actual – trabalhado aqui neste inquérito – e fornece um contexto significativo para o raciocínio que permitiu tomar essa determinado decisão.
Em ambos os casos, interpretar adequadamente resultados da inteligência artificial requer uma boa estrutura organizacional no local de trabalho para descobrir por que razão esses modelos estão fazendo determinadas previsões específicas. Dessa forma, há maior responsabilização dos profissionais usuários da tecnologia por questões legais ,éticas ou morais resultantes da utilização deste tipo de sistema. Para concluir: É importante comunicar claramente quando um determinado problema foi causado por falhas técnicas versus falhas humanas no processamento modelled; aprender com esses resultados; e melhorar gradualmente as práticas no local de trabalho — salvaguardando assim direitos humanos juntamente com outras importantes considerações éticas.
Desafios e oportunidades futuras
Surge um conjunto de desafios importantes a serem enfrentados para que todos os benefícios da Inteligência Artificial (IA) possam ser compreendidos e usufruídos. A transparência e explicabilidade da IA são essenciais para garantir credibilidade, fiabilidade e responsabilidade nos sistemas de aprendizagem automatizada. Essa responsabilidade precisa estar baseada numa clara compreensão de cada etapa do processo de aprendizagem da máquina como uma estrutura acumulativa que forneça contexto para a transparência. Esta é especialmente importante quando existem processos internos em grandes empresas ou encontram-se aspetos éticos envolvidos.
Atualmente, existem poucas ferramentas disponíveis na literatura científica que possam fornecer visibilidade sobre os resultados obtido através dos modelos de IA, mas isso tem melhorado gradualmente no último ano devido à introdução dentro dos lotes industriais desses modelos por parte dos principais players destas áreas tecnológicas. As ferramentas baseadas na análise comumente usadas, tais como mapas de calor e análise de cluster para explicar resultados do modelo podem realçar muito sua interpretabilidade. Visto que isto pode prevenir erros significativamente prejudiciais, o foco em desenvolver soluções melhores nesta área representa uma oportunidade emergente lucrativa no campo da IA e seu domínio relacionado às Tecnologias Digitais Avançadas (TDA) no futuro próximo e distante.
Perguntas Frequentes:
1. O que é interpretação dos resultados da Inteligência Artificial?
A interpretação dos resultados da Inteligência Artificial é o processo de compreender e explicar as decisões tomadas por um sistema de inteligência artificial. Isso envolve a análise dos dados de entrada, dos algoritmos utilizados e dos resultados gerados para entender como o sistema chegou a uma determinada conclusão.
2. Por que é importante que os resultados da IA sejam transparentes?
A transparência é importante para permitir que os usuários entendam como as decisões são tomadas e para saber se o sistema está agindo de acordo com as expectativas. Além disso, a transparência é necessária para garantir a responsabilidade e responsabilização pelos resultados gerados, especialmente em contextos críticos, como na área da saúde ou da justiça.
3. Como a explicabilidade pode ser alcançada na IA?
A explicabilidade pode ser alcançada através do uso de modelos de interpretabilidade, que permitem que os usuários vejam o processo de tomada de decisão do sistema e compreendam os fundamentos lógicos que levaram às conclusões geradas. Além disso, a interpretabilidade pode ser alcançada através do uso de técnicas de visualização, que mostram a relação entre os dados de entrada e os resultados produzidos.
4. Qual é o impacto da interpretabilidade na adoção de IA?
A interpretabilidade pode ser vista como um fator crítico na adoção de sistemas de IA em muitos setores. A falta de interpretabilidade pode levar à desconfiança dos usuários e a uma hesitação em adotar novas tecnologias, especialmente em contextos críticos. Por outro lado, sistemas de IA transparentes e compreensíveis são mais propensos a serem adotados e utilizados com sucesso.
5. Como a legislação aborda a transparência e a explicabilidade em sistemas de IA?
Algumas leis recentes, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) e a Lei de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), abordam a questão da transparência e explicabilidade em sistemas de IA. Elas exigem que os usuários sejam informados sobre como seus dados serão utilizados e que lhes seja dada a oportunidade de contestar as decisões tomadas pelos sistemas de IA.
6. Quais são os desafios em garantir a transparência e a explicabilidade em sistemas de IA?
Existem vários desafios em garantir a transparência e a explicabilidade em sistemas de IA. Esses incluem a complexidade dos algoritmos utilizados, a necessidade de proteger informações confidenciais, a dificuldade de traduzir a lógica por trás das decisões em linguagem humana compreensível, entre outros. No entanto, esses desafios não são intransponíveis e soluções estão sendo desenvolvidas para enfrentá-los.