A Inteligência Artificial Explicável (IAE), ou XAI, está ganhando destaque e a procura por ela pelas empresas tem crescido. Isso acontece porque a IAE facilita a interpretação e a explicação de modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Na contemporaneidade, a informação é o pilar central, e a IA se encontra no foco de interesse.
Diversas soluções de IA são aplicadas em inúmeras operações de variados setores, com o intuito de impulsionar seu progresso e otimizar seu funcionamento.
Além disso, a IAE ajuda a compreender o mecanismo e os resultados gerados por modelos de IA.
Se ainda há dúvidas sobre a relevância da IAE, este artigo é para você.
Vamos começar!
O Que é Inteligência Artificial Explicável?
A Inteligência Artificial Explicável (IAE), ou XAI, consiste em um conjunto de métodos e procedimentos que auxiliam os usuários a entender e a confiar nos resultados e nas conclusões oferecidas por modelos de IA. De forma simples, a IAE possibilita aos usuários obterem uma visão do funcionamento de um algoritmo complexo de aprendizado de máquina e das lógicas que orientam a tomada de decisão desses modelos.
Através de sua estrutura e ferramentas, a IAE auxilia desenvolvedores e organizações a agregar uma camada de transparência a um modelo de IA específico, de modo que os usuários compreendam a lógica por trás de uma previsão. Isso é benéfico em um ambiente organizacional onde a IA é usada de diversas formas, pois melhora a precisão, os resultados e a transparência da IA.
Ademais, a IAE demonstra quais vieses e problemas algoritmos complexos de ML podem apresentar ao trabalhar sobre um resultado em particular. Modelos de “caixa preta”, resultantes de algoritmos complexos de ML, são quase impossíveis de entender, mesmo para os cientistas de dados que os criam.
Assim, a transparência trazida pela IAE é essencial para que uma organização descubra como utilizar adequadamente o potencial da IA e tomar as decisões corretas. A explicabilidade da IAE se manifesta principalmente por meio de textos ou elementos visuais, proporcionando insights sobre o funcionamento interno dos modelos de IA.
Para detalhar informações extras sobre os metadados do modelo de IA, a IAE também emprega vários outros mecanismos de explicação, como relevância de recursos, explicações simplificadas e explicações baseadas em exemplos.
A procura pela IAE está crescendo rapidamente, à medida que mais organizações a integram em seus sistemas. Simultaneamente, as técnicas e os processos de explicabilidade também estão evoluindo e aprimorando-se.
Por Que a IAE é Importante?
Atualmente, a maioria das empresas emprega modelos de IA em suas operações e baseia suas decisões futuras nas previsões da IA. No entanto, essas previsões são apenas parcialmente exatas e contêm vieses, um problema comum em muitos modelos de IA.
Esses vieses são influenciados por diversos fatores e afetam as decisões dos modelos de IA. De forma relevante, o desempenho das decisões baseadas em IA costuma piorar quando o modelo é alimentado com dados de produção diferentes daqueles utilizados em seu treinamento.
Adicionalmente, modelos de ML e redes neurais podem ser complexos e de difícil interpretação, mesmo para cientistas de dados. Confiar exclusivamente nas decisões de modelos de IA pode levar a problemas inesperados e prejudicar o progresso geral da sua empresa.
Portanto, é fundamental que uma organização compreenda o processo de decisão da IA e a lógica por trás de cada resultado fornecido por esses modelos. É nesse ponto que a IAE se torna uma ferramenta útil, auxiliando as organizações a obterem uma explicação detalhada do processo de decisão de um determinado modelo de IA, juntamente com a lógica que ele utiliza.
Desde a compreensão dos algoritmos de aprendizado de máquina até a avaliação de redes neurais e redes de aprendizado profundo, a IAE permite monitorar tudo e obter explicações claras para cada decisão. Ao implementar a IAE, torna-se mais fácil avaliar a precisão e a responsabilidade de cada decisão da IA e determinar se ela é adequada para a sua organização.
Além disso, a IAE desempenha um papel essencial na implementação e na manutenção de um modelo de IA responsável no seu ambiente de negócios, o qual produzirá decisões justas e precisas. A IAE também contribui para manter a confiança entre os usuários finais, enquanto reduz riscos de segurança e conformidade.
Como Funciona a IAE?
As tecnologias modernas de IA empregadas nas empresas fornecem seus resultados ou decisões por meio de diferentes modelos. Contudo, essas tecnologias não explicitam como chegaram ao resultado ou a lógica por trás de suas decisões.
Fonte da imagem: Darpa
Para solucionar essa lacuna, as empresas estão implementando a IAE, que utiliza um modelo explicável e todos os metadados com uma interface de explicação para auxiliar na compreensão do funcionamento do modelo de IA.
Quando a tecnologia de IA é integrada a um ambiente de negócios, seus métodos são introduzidos em diferentes níveis. Esses métodos incluem aprendizado de máquina (ML), raciocínio de máquina (RM) e a integração entre RM e ML.
De forma precisa, os componentes que a IAE introduz em um modelo de IA existente são: explicação, explicabilidade de dados, explicabilidade de RM e explicabilidade de ML. Adicionalmente, a IAE também apresenta interpretabilidade e explicabilidade entre RM e ML.
O funcionamento da IAE é categorizado em três tipos:
- Dados Explicáveis: Apresenta o tipo de dados e o conteúdo empregado para treinar o modelo de IA. Além disso, detalha a razão por trás das escolhas, o processo de seleção e relatórios de esforços necessários para eliminar vieses.
- Previsões Explicáveis: Aqui, a IAE revela todos os recursos que o modelo de IA utilizou para obter o resultado.
- Algoritmos Explicáveis: Expõe todas as camadas em um modelo de IA, explicando como cada camada contribui para gerar o resultado final.
Contudo, as previsões e os algoritmos explicáveis ainda estão em desenvolvimento, e apenas os dados explicáveis podem ser utilizados para explicar as redes neurais.
Para explicar o processo de decisão, a IAE emprega duas abordagens:
- Modelagem Proxy: Nesta abordagem, usa-se um modelo aproximado, que difere do original. Isso resulta em um resultado aproximado que pode diferir do real.
- Design para Interprtabilidade: Esta é uma abordagem comum, onde a IAE cria um modelo que é facilmente compreendido por usuários humanos. No entanto, esses modelos podem apresentar menor precisão ou poder de processamento quando comparados a modelos de IA reais.
Benefícios da IAE
A Inteligência Artificial Explicável (IAE) tem um impacto significativo no avanço da IA, auxiliando seres humanos a entenderem seu funcionamento. Entre os principais benefícios, podemos destacar:
Melhora a Transparência e a Confiança
Empresas que empregam modelos de IA em seus sistemas podem compreender o funcionamento de um modelo complexo e por que ele produz um resultado específico em diferentes situações.
A IAE também é útil para as empresas entenderem a razão por trás do resultado de modelos de “caixa preta”. Com isso, ela aumenta a transparência e a confiança entre a máquina e os usuários humanos.
Adoção Aprimorada de Modelos de IA
À medida que as organizações compreendem o funcionamento e o processo lógico por trás de um modelo de IA e reconhecem seus benefícios, a taxa de adoção de modelos de IA aumenta. Elas também podem confiar mais em suas decisões, devido às explicações detalhadas.
Aumento na Produtividade
Com a adoção da IAE no modo de IA, as equipes de operação de ML podem facilmente identificar erros e áreas que precisam de aprimoramento no sistema existente. Isso também ajuda essas equipes a manter o funcionamento eficiente dos processos de IA.
Consequentemente, há um aumento considerável na produtividade, uma vez que a equipe MLOps consegue entender a lógica que leva um modelo de IA a produzir um determinado resultado.
Risco e Custo Reduzidos
A IAE tem um papel fundamental na redução do custo de governança do modelo de IA. Ao explicar todos os resultados e áreas de risco, ela minimiza a necessidade de inspeção manual e a possibilidade de erros que prejudiquem as relações com os usuários finais.
Descubra Novas Oportunidades
Quando sua equipe técnica e de negócios tem a oportunidade de obter informações sobre os processos de tomada de decisão da IA, novas oportunidades podem ser descobertas. Ao analisarem mais a fundo os resultados específicos, podem surgir insights que não eram visíveis inicialmente.
Desafios da IAE
Alguns desafios comuns da IAE são:
- Dificuldade de Interpretação: Existem muitos sistemas de ML que são de difícil interpretação. Assim, as explicações fornecidas pela IAE podem ser complexas para alguns usuários. Quando uma estratégia de “caixa preta” é inexplicável, podem surgir problemas operacionais e éticos.
- Justiça: É complexo para a IAE determinar se uma decisão específica de uma IA é justa ou não. A imparcialidade é subjetiva e depende dos dados com os quais o modelo foi treinado.
- Segurança: Um dos problemas da IAE é que clientes podem realizar ações para alterar o processo de tomada de decisão do modelo ML e influenciar o resultado em benefício próprio. Uma equipe técnica pode apenas recuperar o conjunto de dados utilizado pelo algoritmo para o treinamento.
Diferença entre IAE e IA
Embora IAE e IA estejam interligadas, existem algumas diferenças fundamentais entre elas.
| IA Explicável (IAE) | Inteligência Artificial (IA) | |
| Definição | Fornece uma explicação ou lógica do processo de tomada de decisão de um modelo de ML complexo. | Fornece apenas o veredicto ou resultado da decisão tomada por um modelo de ML. |
| Confiança | Ajuda os usuários a confiarem mais em um modelo de IA específico, devido às explicações detalhadas. | Gera apenas o veredicto, deixando os usuários sem saber como a IA chegou a essa conclusão. As decisões exigem mais validação. |
| Vieses | Reduz os vieses associados a muitos modelos de IA. | Frequentemente toma decisões com base em vieses do mundo. |
| Custos | Reduz o custo dos erros cometidos pelo modo de IA. | Modelos de IA não são totalmente precisos e podem fazer previsões incorretas que geram perdas financeiras. |
| Evolução | A IAE ainda está em desenvolvimento, com limitações ao explicar “caixas pretas” complexas. | A IA evoluiu bastante e pode resolver muitos problemas rapidamente. |
| Manipulação | Ao explicar cada lógica e processo de decisão, alguém pode influenciar o processo por meio de intenções maliciosas. | Como os modelos de IA não revelam a principal razão por trás da previsão final, dificilmente há como influenciar suas decisões. |
Impacto da IAE em Diferentes Setores
A chegada da IAE teve um impacto significativo em diversos setores onde a IA desempenha um papel crucial na tomada de decisões. Vejamos alguns exemplos.
#1. Finanças
Soluções baseadas em IA são comuns no setor financeiro e empregadas para diversas tarefas. Contudo, esse setor é fortemente regulamentado e exige auditoria antes de qualquer tomada de decisão.
A IAE pode auxiliar nesse processo, apresentando justificativas para decisões financeiras. Isso é fundamental para manter a confiança dos usuários finais, que entendem a razão por trás das decisões tomadas por uma organização.
#2. Saúde
A inclusão da IAE beneficiou os sistemas de saúde de várias maneiras. Ela pode ajudar na detecção e diagnóstico de muitas doenças, além de identificar a causa raiz, auxiliando médicos a oferecerem o tratamento adequado.
#3. Manufatura
Atualmente, modelos de IA são amplamente empregados no setor de manufatura em aplicações como gerenciamento, reparos, logística etc. No entanto, esses modelos nem sempre são consistentes e levam a problemas de confiança.
A IAE resolveu muitos desses problemas, oferecendo a melhor forma de atuação em diversas aplicações na manufatura, juntamente com uma explicação. Ela mostra a lógica e a razão por trás de uma decisão específica aos trabalhadores, construindo confiança.
#4. Automobilístico
A integração da IAE em carros autônomos é essencial, pois permite que o veículo justifique cada decisão que toma em acidentes. Ao aprender com diferentes situações e acidentes, a IAE ajuda carros autônomos a tomarem decisões e melhorarem a segurança de passageiros e pedestres.
Recursos de Aprendizagem
Além das informações acima, apresentamos alguns livros e cursos para você considerar caso deseje aprofundar seus conhecimentos sobre IAE.
#1. IA Explicável com Python
O programa de IA explicada com Python da Udemy foi desenvolvido por Parteek Bhatia e abrange diversos aspectos da IAE, incluindo aplicativos, várias técnicas de IAE e ferramentas hipotéticas do Google. Além disso, ele categoriza a IAE em diferentes perspectivas.
#2. Pipelines de Modelagem de Aprendizado de Máquina
Se você deseja aprender sobre IAE e adquirir conhecimento prático da implementação de ferramentas e técnicas para gerenciar recursos de modelagem, o curso “Pipeline de Modelagem de Aprendizado de Máquina” do Coursera é ideal.
Este curso é bastante elogiado, com centenas de avaliações positivas e ministrado por um instrutor renomado, Robert Crowe. Também oferece conteúdos extensos para análise e interpretação de modelos.
#3. Inteligência Artificial Explicável
Escrito por Uday Kamath e John Liu, “Inteligência Artificial Explicável” é um excelente livro para estudar a interpretabilidade em aprendizado de máquina.
Você encontrará vários estudos de caso e materiais complementares para aprender sobre IAE. Os autores fornecem exemplos práticos úteis para a compreensão da IAE.
#4. IAE Prática (XAI) com Python
“Hand-on Explainable AI (XAI) with Python” é um livro renomado, de autoria de Denis Rothman.
Ele oferece um estudo detalhado das ferramentas e técnicas XAI para entender resultados da IA, essenciais para as empresas modernas. Além disso, ensina como lidar e evitar problemas relacionados a vieses em IA.
Conclusão
A Inteligência Artificial Explicável (IAE) é um conceito eficaz que facilita a compreensão do processo de tomada de decisão de modelos de IA por proprietários de negócios, analistas de dados e engenheiros. A IAE interpreta modelos complexos de ML, que são de difícil compreensão até mesmo para os cientistas de dados.
Embora esteja em constante progresso, há áreas que precisam de melhorias. Esperamos que este artigo tenha esclarecido suas dúvidas sobre a IAE, seu funcionamento, benefícios, desafios e aplicações em diferentes setores. Consulte também os cursos e livros mencionados para expandir seus conhecimentos sobre IAE.
Recomendamos a leitura também sobre Inteligência Artificial Estreita (IAE).