São Paulo — InkDesign News —
O recente debate sobre a transparência da inteligência artificial (IA) e suas implicações para o machine learning levanta questões sobre as capacidades de interpretação dos modelos. Apesar da percepção comum de que IA é uma "caixa-preta", estudos indicam que sua estrutura pode ser, na verdade, mais acessível do que a da mente humana.
Arquitetura de modelo
Modelos de IA, especialmente redes neurais profundas, são construídos com base em arquitetura modular. Um exemplo notável é a arquitetura Transformer, que mudou o paradigma em tarefas como processamento de linguagem natural. Esses modelos não apenas mantêm desempenho robusto, mas também possibilitam uma análise mais granular de seus processos internos.
A estrutura de um modelo de IA permite que examinem suas próprias operações de maneira mais acessível do que é possível na mente humana.
(“The structure of an AI model allows us to examine its own operations in a more accessible way than is possible in the human mind.”)— Piotr Mardziel, Head of AI, RealmLabs.AI
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos de IA costuma envolver grandes volumes de dados, onde algoritmos como Gradient Descent são utilizados para otimizar suas predições. A capacidade de inspecionar as entradas e saídas durante esse treinamento significa que é possível mapear a importância de cada elemento nos resultados. Isso contrasta com a dificuldade de obter informações sobre a motivação e decisões humanas.
Na IA, podemos verificar a importância de inputs específicos nos outputs de maneira sistemática, algo que não conseguimos de forma tão clara em seres humanos.
(“In AI, we can systematically check the importance of specific inputs in outputs, something we can’t do as clearly in humans.”)— Piotr Mardziel, Head of AI, RealmLabs.AI
Resultados e métricas
A acurácia dos modelos de IA é frequentemente medida por métricas como a F1 Score e a AUC-ROC. Tais métricas fornecem uma base objetiva para avaliar o desempenho, enquanto a análise qualitativa da tomada de decisão humana tende a ser mais subjetiva e propensa a vieses.
A comparação entre o funcionamento interno dos modelos de IA e a ausência de transparência sobre o funcionamento do cérebro humano evidencia um espaço onde a IA pode se sobressair.
(“The comparison between the internal workings of AI models and the lack of transparency about how the human brain works highlights a space where AI can excel.”)— Piotr Mardziel, Head of AI, RealmLabs.AI
À medida que a capacidade dos modelos de IA avança, as pesquisas buscam explorar suas aplicações práticas em áreas como saúde e finanças. A transparência de suas operações impulsiona a confiança em seu uso, sugerindo um futuro onde IA se torna não apenas uma ferramenta poderosa, mas também compreensível.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
