O que é IA explicável (XAI)?

A Inteligência Artificial Explicável (XAI) descreve abordagens e métodos criados para tornar as decisões e os resultados da inteligência artificial (AI) compreensíveis e transparentes.

Com a crescente complexidade da IA e os avanços no aprendizado de máquina, ficou mais difícil para os usuários compreenderem os processos por trás dos resultados da IA. Isso torna ainda mais importante maximizar a compreensão das decisões e dos resultados da IA.

Ao mesmo tempo, a pesquisa continua visando a sistemas de IA capazes de aprender de forma independente e resolver problemas complexos. É nesse ponto que a Inteligência Artificial Explicável (XAI) entra em ação: ela cria transparência ao abrir a “caixa preta” da IA e fornecer insights sobre como os algoritmos funcionam. Sem essa transparência, não é possível estabelecer uma base confiável para os cálculos digitais. A transparência possibilitada pela Explainable AI é, portanto, crucial para a aceitação da inteligência artificial.

O objetivo é desenvolver modelos explicáveis sem comprometer o alto desempenho do aprendizado. A transparência por meio da XAI é fundamental para criar confiança nos sistemas de IA. Isso permite que os usuários entendam melhor como a IA funciona e avaliem seus resultados adequadamente. Também ajuda a garantir que os futuros usuários possam compreender, confiar e colaborar efetivamente com a próxima geração de parceiros artificialmente inteligentes. Sem essa ** rastreabilidade**, torna-se um desafio garantir o ** uso confiável e a aceitação da IA**.

Principais aplicativos da XAI

A inteligência artificial não está mais limitada aos pesquisadores. Agora, ela é parte integrante da vida cotidiana. Portanto, é cada vez mais importante que a modularidade da inteligência artificial se torne acessível não apenas aos especialistas e usuários diretos, mas também aos tomadores de decisão. Isso é essencial para promover a confiança na tecnologia. Dessa forma, há uma obrigação especial de prestação de contas. Os principais aplicativos incluem:

Direção autônoma

Por exemplo, o projeto KI-Wissen na Alemanha desenvolve métodos para integrar o conhecimento e a explicabilidade em modelos de aprendizagem profunda para a condução autônoma. O objetivo é melhorar a eficiência e transparência dos dados nesses sistemas, aumentando sua confiabilidade e segurança.

Diagnóstico médico

Na área da saúde, a IA é cada vez mais usada para diagnósticos e recomendações de tratamento, como a detecção de padrões de câncer em amostras de tecido. O projeto Clinical Artificial Intelligence do Else Kröner Fresenius Center for Digital Health se concentra nisso. A IA explicável torna possível entender por que um determinado diagnóstico foi feito ou por que um tratamento específico foi recomendado. Isso é fundamental para criar confiança entre pacientes e profissionais da área médica em sistemas orientados por IA.

Setor financeiro

No setor financeiro, a IA é usada para ** decisões de crédito, detecção de fraudes e avaliações de risco**. A XAI ajuda a revelar a base de tais decisões e garante que elas sejam ** ética e legalmente sólidas**. Por exemplo, permite que as pessoas afetadas e as autoridades reguladoras entendam por que um empréstimo foi aprovado ou negado.

Gerenciamento e liderança de negócios

Para os executivos, entender como os sistemas de IA funcionam é vital, especialmente quando eles são usados para decisões estratégicas ou previsões. A XAI fornece percepções sobre os algoritmos, permitindo avaliações informadas de seus resultados.

Imagem de rede neural

A inteligência artificial explicável também é aplicada em imagem de redes neurais, particularmente na análise de dados visuais por IA. Isso envolve entender como as redes neurais processam e interpretam as informações visuais. As aplicações vão desde a geração de imagens médicas, como a análise de raios X ou ressonâncias magnéticas, até a otimização de tecnologias de vigilância. A XAI ajuda a decifrar como a IA funciona e identifica os recursos em uma imagem que influenciam a tomada de decisões. Isso é particularmente importante em aplicativos críticos para a segurança ou sensíveis do ponto de vista ético, em que interpretações errôneas podem ter consequências graves.

Treinamento de estratégias militares

No setor militar, a IA é usada para desenvolver estratégias para decisões táticas ou simulações. A XAI desempenha um papel fundamental ao explicar por que determinadas medidas táticas são recomendadas ou como a IA prioriza diferentes cenários.

Nesses e em muitos outros campos, a XAI garante que os sistemas de IA sejam percebidos como ferramentas confiáveis, cujas decisões e processos são transparentes e eticamente defensáveis.

Como a XAI funciona?

Existem vários métodos e abordagens para criar transparência e compreensão da inteligência artificial. Os parágrafos a seguir resumem os mais importantes:

• Layer-wise Relevance Propagation (LRP) foi descrito pela primeira vez em 2015. É uma técnica usada para identificar os recursos de entrada que contribuem de forma mais significativa para o resultado de saída de uma rede neural.
• O Método Contrafactual envolve a alteração intencional das entradas de dados (textos, imagens, diagramas etc.) após a obtenção de um resultado para observar como a saída muda.
• Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) é um modelo de explicação abrangente. Seu objetivo é explicar qualquer classificador de máquina e suas previsões, tornando os dados e os processos compreensíveis até mesmo para não especialistas.
• Racionalização é um método usado especificamente em robôs baseados em IA, permitindo que eles expliquem suas ações de forma autônoma.

Qual é a diferença entre IA explicável e IA generativa?

A IA explicável (XAI) e a IA generativa (GAI) diferem fundamentalmente em termos de foco e objetivos:

XAI se concentra em tornar os processos de tomada de decisão dos modelos de IA transparentes e compreensíveis. Isso é feito por meio de métodos como visualizações, sistemas baseados em regras ou ferramentas como LIME e SHAP. Sua ênfase está na transparência, especialmente em áreas críticas em que a confiança e a responsabilidade são essenciais.

A IA geradora, por outro lado, concentra-se na ** criação de novos conteúdos, como textos, imagens, músicas ou vídeos**. Ele emprega redes neurais como Generative Adversarial Networks (GANs) ou modelos transformadores para produzir resultados criativos que imitam o pensamento humano ou processos artísticos. Os exemplos incluem geradores de texto como o GPT ou geradores de imagens como o DALL-E, que são amplamente usados em arte, entretenimento e produção de conteúdo.

Enquanto a XAI tem como objetivo explicar os modelos de IA existentes, a GAI enfatiza a geração de conteúdo inovador. As duas abordagens podem, no entanto, ser combinadas. Por exemplo, os modelos generativos podem ser explicados por meio da XAI para garantir que seus resultados sejam éticos, transparentes e confiáveis. Juntos, o XAI e o GAI promovem a transparência e a inovação na inteligência artificial.