Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) são campos em constante evolução que transformaram a maneira como as organizações usam dados para tomar decisões orientadas por dados no mundo dos negócios. No entanto, a complexidade desses campos muitas vezes os reservou para especialistas em ciência de dados e programadores. Mas e se eu dissesse que há uma abordagem para tornar esses recursos poderosos acessíveis a todos, independentemente de sua experiência técnica? É aqui que a Inteligência Artificial Explicável (XAI) entra em jogo.
Tornando a Inteligência Artificial Acessível para Todos Enquanto a IA é um campo amplo que engloba uma ampla variedade de técnicas, a XAI é um subconjunto focado em tornar os modelos mais compreensíveis para pessoas que não têm experiência em ciência de dados. Essa abordagem "sem código" permite a uma ampla gama de profissionais, desde especialistas em domínio de negócios até cientistas de dados, acelerar suas capacidades analíticas e aproveitar ao máximo os dados disponíveis.
A importância da explicabilidade na IA vai além de evitar decisões incorretas. No geral, as pessoas ainda não confiam totalmente na IA, especialmente quando se trata de substituir humanos. Estudos mostraram que a IA pode ser percebida como mais confiável do que descrições escritas por humanos, pelo menos quando se trata de qualidades utilitárias e funcionais. No entanto, as pessoas confiam na IA desde que ela trabalhe em colaboração com os humanos, em vez de substituí-los.
Mesmo com os modelos atuais, há a possibilidade de que viés e degradação possam ser introduzidos nos resultados. Os dados frequentemente contêm viés, seja intencional ou não. Vários fatores, como idade, raça, gênero, histórico de saúde, situação financeira, renda, localização e outros, podem introduzir viés nos dados. Esse viés pode afetar como os modelos de IA aprendem e geram resultados.
O treinamento de modelos nem sempre é um processo limpo. Modelos treinados em um conjunto de dados específico podem funcionar perfeitamente com esses dados, mas quando confrontados com dados do mundo real, os resultados podem ser significativamente diferentes. Isso levanta o desafio de garantir que os modelos sejam justos, precisos e transparentes.
Além disso, os modelos de IA frequentemente precisam se adaptar a mudanças nos dados ou regulamentações. A introdução de novas regulamentações pode ter um impacto significativo em como os modelos devem ser ajustados e explicados. A XAI facilita para os desenvolvedores atualizarem e melhorarem os modelos enquanto medem sua eficácia e cumprem novas regulamentações.
Enquanto analistas e cientistas de dados constroem modelos, entender os resultados é essencial para executivos e outros cargos de liderança. É aqui que a XAI desempenha um papel crucial. A principal diferença entre IA interpretável e XAI é que esta última se concentra na transparência e compreensão dos modelos, enquanto a primeira se concentra na interpretação dos resultados.
A XAI orienta o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA por meio de uma série de perguntas-chave. Por exemplo, para quem os resultados devem ser explicados? Por que os resultados precisam ser explicados e para que finalidade? Quais são as diferentes maneiras de explicar os resultados? Que aspectos precisam ser explicados antes, durante e depois da construção do modelo?
A plataforma de Aprendizado de Máquina Alteryx é um excelente exemplo de como a XAI e a democratização da IA estão sendo alcançadas. Ela oferece uma abordagem "sem código", o que significa que você não precisa ser um programador especialista para construir modelos avançados de IA. A plataforma inclui um modo de treinamento que guia os usuários pelo processo de construção do modelo de forma intuitiva.
Além disso, o Aprendizado de Máquina Alteryx usa algoritmos de classe mundial como xgBoost, LightGBM e ElasticNet, aumentando a confiança e a compreensão dos modelos. Ele também se concentra na síntese profunda de características, uma técnica de engenharia de recursos automatizada que detecta características de alta qualidade e constrói relacionamentos nos dados.
A plataforma Alteryx facilita entender por que certas decisões são tomadas e como os resultados são obtidos. Ela oferece uma variedade de ferramentas para avaliar a importância das características, gerar gráficos de dependência parcial e realizar análises de impacto de Shapley. Isso permite que os usuários entendam melhor como os modelos se comportam e como as previsões são geradas.
Direitos: Alteryx