Como interpretar e compreender a inteligência artificial
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Por Nossa Redação |Ciência de Dados e IA
A inteligência artificial, de acordo com uma das definições disponíveis, “é a tecnologia aplicada quando uma máquina adquire funções cognitivas que tradicionalmente são associadas aos seres humanos, como perceber o ambiente, resolver problemas e tomar decisões de forma autônoma”. É a disciplina que busca replicar e desenvolver a inteligência e seus processos implícitos por meio de computadores.
Modelos de Inteligência Artificial
Para alcançar isso, é necessário utilizar modelos de inteligência artificial, modelos de análise e tomada de decisões em um contexto específico, por exemplo, de negócios. Não é suficiente realizar apenas uma análise estatística. Também é necessário realizar uma análise contextual do negócio que envolva aspectos quantitativos e qualitativos. No primeiro caso, refere-se aos custos e benefícios; no segundo, à explicabilidade e à confiança que esse modelo nos proporciona.
Tomemos um exemplo, onde temos dois modelos candidatos, o primeiro com uma precisão de 92% e o segundo, de 95%. Claramente, seremos inclinados a escolher o modelo que fornece 95%, considerando que a margem de erro é muito menor. Do ponto de vista estatístico, nem sempre é tão simples. Embora a margem seja menor, não sabemos em que áreas o modelo erra.
Em estatística, falamos de dois tipos de erros: falso positivo e falso negativo. Isso pode ser exemplificado em um contexto bancário, como fornecer um serviço para alguém que não é qualificado e negá-lo a quem é. Ambos têm diferentes custos e benefícios do ponto de vista do negócio. Dois modelos podem ser melhores ou piores em contextos diferentes, no entanto, isso não é absoluto e pode mudar completamente
Além disso, há um aspecto frequentemente subestimado, que é a explicabilidade dos modelos, traduzida como a confiança que temos neles. A verdade é que praticamente nenhum modelo de dados ou inteligência artificial funciona sozinho, exceto em algumas exceções. Muitas vezes, eles trabalham fornecendo ou complementando informações para um receptor humano, que é quem toma a decisão com base nos resultados apresentados pelo modelo, e confiará mais no modelo que gerar maior confiança ao explicar por que tomou uma decisão específica e quais dados levaram a determinados resultados.
O valor dos modelos de inteligência artificial
Um modelo que pode ser explicado é significativamente mais valioso do que um modelo “caixa preta”. Portanto, é preferível usar modelos simples que sejam compreensíveis e explicáveis em vez de modelos altamente complexos, mesmo que isso resulte em uma leve redução na precisão, pois obtemos um melhor resultado ao reduzir os erros estatísticos.
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