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Come l'Explainable AI può aiutare a superare le diffidenze riguardo all'adozione dell'Artificial Intelligence

Scopriamo insieme quali sono le applicazioni pratiche e il futuro di questa tecnologia rivoluzionaria.
L'intelligenza artificiale (IA) è una delle tecnologie più promettenti del nostro tempo. Tuttavia, molte persone sono ancora scettiche riguardo la sua adozione, a causa della mancanza di trasparenza nei processi decisionali. Per questo motivo, sta assumendo sempre più importanza la tecnologia dell'Explainable AI (XAI), che mira a rendere trasparenti le decisioni dell'intelligenza artificiale. In questo articolo discuteremo come l'XAI può aiutare a superare le diffidenze riguardo all'adozione dell'intelligenza artificiale e quali sono i suoi vantaggi.

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Quali sono i principali vantaggi dell’Explainable IA

L'IA è sempre più presente nella vita di tutti i giorni: la troviamo nei nostri cellulari, in casa e in molti dei sistemi che usiamo quotidianamente. Tuttavia, molte persone sono ancora diffidenti riguardo l'adozione dell'IA, a causa della mancata comprensione delle decisioni che prende. In Frontiere siamo convinti che l’intelligenza artificiale non debba sostituire l’essere umano ma aumentarne le capacità, e l'Explainable AI va esattamente in questa direzione.

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Si tratta di una tecnologia emergente che mira a risolvere questo problema fornendo una spiegazione di come l'IA ha raggiunto una determinata decisione. Andiamo quindi a capire come l'XAI può superare le perplessità riguardo all'adozione dell'IA e come può aiutare a rendere questa tecnologia più chiara.
L'XIA presenta diversi vantaggi:

  1. Trasparenza
    L'XAI mira a descrivere il processo decisionale dell'IA, rendendolo più trasparente. La mancanza di trasparenza è un problema anche perché accade che le intelligenze artificiali prendano decisioni influenzate da bias cognitivi – pregiudizi su razza, sesso o religione etc acquisiti attraverso le enormi quantità di dati con cui vengono addestrate. Rendere questi processi più limpidi significa che gli utenti possono capire perché l'IA ha fatto una determinata scelta, e possono controllare che la decisione sia stata presa in modo giusto.
  1. Fiducia
    L'XAI può aumentare la fiducia delle persone nell'intelligenza artificiale, poiché contribuisce alla conoscenza di come l'IA ha dato un determinato output. Gli utenti, infatti, devono essere messi nella condizione di comprendere ogni suggerimento che riceve.
  1. Affidabilità
    Un sistema trasparente, inoltre, consente di individuare e correggere gli errori migliorando l'affidabilità dell'IA. Le spiegazioni fornite dall'XAI possono aiutare gli sviluppatori a identificare eventuali errori nell'algoritmo e a correggerli.

Come funziona l'Explainable IA

L'XAI utilizza diverse tecniche per fornire una spiegazione di come l'IA ha raggiunto una determinata decisione. Alcune di queste tecniche includono:

  1. Regole di associazione
    Le regole di associazione identificano le relazioni tra diverse variabili e determinano come queste relazioni influenzano la decisione dell'IA.
  1. Modelli grafici probabilistici
    I modelli grafici probabilistici utilizzano la teoria della probabilità per determinare come le diverse variabili influiscono sui processi dell’intelligenza artificiale.
  1. Reti neurali interpretabili
    Le reti neurali interpretabili sono una tecnica emergente nell'ambito dell'XAI. Si tratta di reti neurali progettate per spiegare il processo decisionale dell’intelligenza artificiale. Inoltre, sono progettate per essere più facili da comprendere rispetto alle reti neurali tradizionali.
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Explainable AI, i campi di applicazione pratici

L'XIA ha numerose applicazioni in vari settori. Alcune di queste applicazioni includono:

  1. Assistenza sanitaria
    L'XAI può aiutare i medici a prendere decisioni migliori e più informate, ad esempio identificando le cause di una malattia o individuando i trattamenti migliori.
  1. Sicurezza informatica
    L'XAI è utile a identificare le vulnerabilità nelle reti informatiche, i potenziali attacchi hacker e migliorare la sicurezza delle reti informatiche.
  1. Finanza
    L'XAI può identificare i rischi finanziari e a prendere decisioni di investimento migliori. Ad esempio, l'XAI può aiutare le società di investimento a identificare le azioni che hanno maggiori probabilità di avere successo.

Ci sono degli svantaggi nell’uso dell'Explainable AI?

Nonostante i numerosi benefici, esistono anche alcune limitazioni. Alcune di queste includono:

  1. Complessità
    L'XAI può essere molto difficile da interpretare per le persone che non sono esperte del settore.
  1. Risorse
    L'XAI richiede tempo, denaro e personale, per essere sviluppata e implementata – il che rende spesso difficoltoso per un’azienda dedicarsi a questa tecnologia.

In conclusione, l'Explainable IA può aiutare a superare le diffidenze riguardo all'adozione dell'IA. L'XIA può rendere il processo decisionale dell'AI più trasparente, aumentare la fiducia delle persone nell'IA e migliorare l'affidabilità dell'IA. Inoltre, l'XAI ha numerose applicazioni in vari settori. Tuttavia, ci sono anche alcune limitazioni che devono essere prese in considerazione. Nonostante ciò, l'XAI rappresenta un importante passo avanti nell'adozione dell'IA e potrebbe avere un impatto significativo sulla nostra vita quotidiana.

Fonti

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  • Kim, B., Gil, Y., & Kim, J. (2019). Explainable artificial intelligence: an overview. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 6(4), 847-867.
  • Samek, W., Wiegand, T., & Müller, K. R. (2017). Explainable artificial intelligence: Understanding, visualizing and interpreting deep learning models. arXiv preprint arXiv:1708.08296.
  • Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability. arXiv preprint arXiv:1606.03490.
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  • Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1(5), 206-215.
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  • Chen, I. Y., & Dubrawski, A. (2019). Explainable artificial intelligence for medical diagnosis. Journal of Healthcare Engineering, 2019, 1-10.
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