O que é Explainability vs. Interpretability?
Quando se trata de machine learning, deep learning e inteligência artificial, dois termos que frequentemente surgem são “explainability” e “interpretability”. Embora esses conceitos possam parecer semelhantes à primeira vista, eles têm significados distintos e desempenham papéis importantes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias. Neste glossário, vamos explorar o que é explainability vs. interpretability e como eles se relacionam com o campo da inteligência artificial.
Explainability
A explainability, ou explicabilidade, refere-se à capacidade de um sistema de inteligência artificial fornecer explicações claras e compreensíveis sobre suas decisões ou resultados. Em outras palavras, é a capacidade de um modelo de machine learning ou deep learning explicar por que tomou determinada decisão ou fez uma determinada previsão. A explainability é particularmente importante em áreas onde a transparência e a prestação de contas são necessárias, como em setores regulamentados ou em aplicações críticas para a vida humana.
Existem várias abordagens para alcançar a explainability em modelos de inteligência artificial. Uma delas é o uso de técnicas de interpretabilidade, que exploraremos em mais detalhes a seguir. Além disso, a explainability também pode ser alcançada por meio da utilização de modelos mais simples e interpretables, como árvores de decisão ou regressão linear, em vez de modelos mais complexos, como redes neurais profundas.
Interpretability
A interpretability, ou interpretabilidade, refere-se à capacidade de entender e explicar como um modelo de inteligência artificial toma suas decisões. Diferentemente da explainability, que se concentra em fornecer explicações claras para os resultados, a interpretability está relacionada à compreensão do processo interno do modelo e dos fatores que influenciam suas decisões.
Uma abordagem comum para alcançar a interpretability é o uso de técnicas de visualização, que permitem aos desenvolvedores e usuários explorar e entender o funcionamento interno do modelo. Por exemplo, é possível visualizar os pesos das conexões em uma rede neural ou as regras de decisão em uma árvore de decisão. Essas visualizações podem ajudar a identificar padrões e insights importantes, além de fornecer uma maior compreensão sobre como o modelo chega às suas conclusões.
A importância da Explainability e Interpretability
Tanto a explainability quanto a interpretability são cruciais para o desenvolvimento e a aplicação responsável de modelos de inteligência artificial. A explainability permite que os usuários entendam e confiem nas decisões tomadas pelo sistema, o que é especialmente importante em áreas como medicina, finanças e justiça, onde as decisões podem ter impactos significativos na vida das pessoas.
Por sua vez, a interpretability permite que os desenvolvedores compreendam como o modelo está tomando suas decisões e identifiquem possíveis vieses ou erros. Isso é fundamental para garantir que os modelos sejam justos, transparentes e éticos. Além disso, a interpretabilidade também pode ajudar a melhorar o desempenho do modelo, permitindo ajustes e otimizações com base no entendimento de seu funcionamento interno.
Técnicas de Explainability e Interpretability
Existem várias técnicas e abordagens para alcançar a explainability e a interpretability em modelos de inteligência artificial. Algumas das mais comuns incluem:
1. Técnicas de interpretabilidade
As técnicas de interpretabilidade são métodos que visam tornar os modelos de inteligência artificial mais compreensíveis e explicáveis. Isso pode ser feito por meio da simplificação do modelo, como o uso de árvores de decisão em vez de redes neurais profundas, ou por meio da utilização de técnicas específicas, como a análise de importância de recursos ou a decomposição de valores singulares.
2. Visualização de modelos
A visualização de modelos é uma técnica que permite aos desenvolvedores e usuários explorar e entender o funcionamento interno de um modelo de inteligência artificial. Isso pode ser feito por meio de gráficos, diagramas ou outras representações visuais que mostram as conexões entre as variáveis de entrada e saída do modelo.
3. Análise de sensibilidade
A análise de sensibilidade é uma técnica que permite avaliar o impacto de diferentes variáveis de entrada nos resultados do modelo. Isso pode ajudar a identificar quais variáveis são mais importantes para as decisões do modelo e como elas afetam os resultados.
4. Métodos de pós-hoc
Os métodos de pós-hoc são técnicas que buscam explicar as decisões tomadas por um modelo de inteligência artificial após sua criação. Isso pode ser feito por meio da análise de casos específicos ou da identificação de padrões e regras de decisão no modelo.
Conclusão
Em resumo, a explainability e a interpretability são conceitos fundamentais no campo da inteligência artificial. Enquanto a explainability se concentra em fornecer explicações claras e compreensíveis para as decisões do modelo, a interpretability busca entender e explicar o processo interno do modelo. Ambos são essenciais para garantir a transparência, a responsabilidade e a confiabilidade dos sistemas de inteligência artificial. Ao utilizar técnicas de interpretabilidade, visualização de modelos, análise de sensibilidade e métodos de pós-hoc, é possível alcançar níveis mais altos de explainability e interpretability em modelos de machine learning, deep learning e inteligência artificial.