2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Última modificación: 2024-01-13 00:05
“Una máquina que utilice IA explicable podría ahorrar una gran cantidad de tiempo al personal médico, permitiéndoles concentrarse en el trabajo interpretativo de la medicina en lugar de en una tarea repetitiva. Podrían atender a más pacientes y, al mismo tiempo, prestar más atención a cada paciente”, dice Paul Appleby, director ejecutivo de Kinetica.
¿Por qué es importante la IA explicable?
La IA explicable se emplea para tomar decisiones de IA comprensibles e interpretables por humanos. … Con sistemas de IA explicables, las empresas pueden mostrar a los clientes exactamente de dónde provienen los datos y cómo se utilizan, cumpliendo con estos requisitos reglamentarios y generando confianza con el tiempo.
¿Cuáles son ejemplos de principios explicables de IA?
Los principios propuestos son:
- Explicación: los sistemas de IA deben proporcionar pruebas o razones complementarias para todos los resultados.
- Significativo: los sistemas deben proporcionar explicaciones que sean comprensibles para los usuarios individuales.
- Precisión de la explicación: la explicación debe reflejar correctamente el proceso del sistema para generar la salida.
¿Cómo funciona la IA explicable?
La IA explicable (XAI) es un campo emergente en el aprendizaje automático que apunta a abordar cómo se toman las decisiones de caja negra de los sistemas de IA. Esta área inspecciona y trata de entender los pasos y modelos involucrados en la toma de decisiones.
Qué se entiende por¿IA explicable?
La inteligencia artificial explicable (XAI) es un conjunto de procesos y métodos que permite a los usuarios humanos comprender y confiar en los resultados y resultados creados por los algoritmos de aprendizaje automático. La IA explicable se usa para describir un modelo de IA, su impacto esperado y posibles sesgos.
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