Construindo Confiança em Sistemas de Inteligência Artificial

Inteligência artificial (IA) é o termo que usamos para descrever sistemas de computador que conseguem fazer tarefas que normalmente precisam de inteligência humana, como entender linguagem, reconhecer padrões e tomar decisões. Uma parte da IA chamada aprendizado de máquina (AM) se concentra em sistemas que aprendem com dados e melhoram com o tempo sem serem programados para cada tarefa específica. A IA pode envolver diferentes métodos, mas essa conversa vai se concentrar mais no aprendizado de máquina.

Os algoritmos de aprendizado de máquina são diferentes dos algoritmos tradicionais. Algoritmos tradicionais resolvem problemas diretamente, como ordenar uma lista. Em contrapartida, os algoritmos de aprendizado de máquina criam modelos com base nos dados que podem ser usados para resolver problemas. Esses modelos nos permitem categorizar dados ou prever valores numéricos. Por exemplo, em uma tarefa de classificação, o algoritmo prevê a categoria à qual uma entrada pertence, enquanto em uma tarefa de regressão, ele prevê um valor contínuo.

#A Necessidade de IA Confiável

O termo "confiável" se refere a sistemas que são seguros, honestos e responsáveis. À medida que a IA e o AM se tornam mais comuns em vários setores, é crucial garantir que essas tecnologias possam ser confiáveis para tomar decisões de forma segura. IA confiável (IC) se preocupa em gerenciar os riscos que essas tecnologias de IA apresentam.

Três temas principais definem a IC:

1. Características técnicas: Incluem a confiabilidade e segurança dos sistemas.
2. Características socio-técnicas: Envolvem interpretabilidade e viés, focando em como os humanos interagem com a tecnologia.
3. Características sociais: Focam em transparência e justiça.

Abordar esses temas é importante para garantir que os sistemas de IA não sejam apenas tecnicamente sólidos, mas também socialmente responsáveis.

#A Importância da Quantificação da Incerteza

No contexto da IA e medição, a quantificação da incerteza (QI) desempenha um papel vital. A QI envolve avaliar a incerteza em medições e previsões geradas por sistemas de IA. Na metrologia, a ciência da medição, é essencial relatar não apenas o resultado da medição, mas também sua incerteza. Relatar uma medição sem indicar sua incerteza é enganoso e incompleto.

A incerteza pode surgir de várias fontes. Em modelos de IA, existem dois tipos a considerar:

1. Incerteza aleatória: Essa é a incerteza inerente aos dados em si e geralmente é aleatória.
2. Incerteza epistêmica: Essa se relaciona com a incerteza no modelo, muitas vezes devido à falta de conhecimento ou dados insuficientes.

Entender essas incertezas é chave para construir confiança nos sistemas de IA, pois ajuda os usuários a tomar decisões informadas com base nos resultados fornecidos.

#O Papel da Metrologia na IA

A metrologia fornece uma estrutura para aplicar medições em sistemas de IA, garantindo que possam ser testados quanto à confiabilidade e precisão. Sistemas tradicionais de medição usam modelos físicos baseados em princípios científicos estabelecidos. No entanto, muitos sistemas modernos de IA, especialmente os que usam aprendizado de máquina, dependem de abordagens baseadas em dados, onde a interpretação física explícita é menos direta.

Por exemplo, uma rede neural (um tipo de modelo de aprendizado de máquina) pode não facilmente conectar seu funcionamento interno a conceitos físicos. Isso pode tornar o entendimento de como gera previsões desafiador. Como resultado, estabelecer uma relação clara entre as entradas e saídas desses sistemas é fundamental.

#A Necessidade de IA Explicável

A explicabilidade em IA refere-se à capacidade de descrever como um sistema de IA chegou a uma decisão ou previsão específica. Esse aspecto é essencial para a confiabilidade, especialmente em áreas sensíveis como saúde ou transporte, onde decisões erradas podem ter consequências sérias.

Em um modelo de caixa-preta, os funcionamentos internos não são transparentes para os usuários. Portanto, métodos devem ser criados para fornecer explicações sem comprometer o desempenho do modelo. Existem várias técnicas para oferecer insights sobre modelos de IA, incluindo:

• Mapas de saliência: Esses destacam quais partes dos dados de entrada mais contribuíram para a previsão.
• Modelos proxy: Modelos simplificados que aproximam o comportamento de modelos mais complexos para aumentar a compreensão.

Promover a explicabilidade não apenas ajuda na confiança, mas também garante responsabilidade e justiça dentro dos sistemas de IA.

#Áreas de Pesquisa em IA Confiável

Instituições de pesquisa estão explorando várias áreas onde a IA confiável pode ser desenvolvida e aplicada de forma mais eficaz, especialmente em metrologia. Aqui estão algumas áreas-chave de foco:

1. IA Explicável: Como mencionado anteriormente, esforços estão voltados para tornar os funcionamentos dos modelos de IA mais compreensíveis. Isso inclui desenvolver métodos que esclareçam como os modelos processam entradas para produzir saídas.

2. Avaliação de Incerteza: Pesquisadores estão aprimorando métodos para quantificar e gerenciar incerteza em modelos de IA. Isso envolve estabelecer diretrizes claras para medir e relatar incertezas dentro das previsões de IA para garantir uma comunicação transparente dos resultados.

3. Práticas de Dados de Treinamento: A qualidade dos dados usados para treinar modelos de IA é crucial. Estabelecer boas práticas para coleta e preparação de dados pode impactar significativamente o desempenho e a confiabilidade dos sistemas de IA. Isso inclui garantir que os conjuntos de dados representem o ambiente operacional onde a IA funcionará, equilibrando a representação de classes e mantendo alta precisão de rotulagem.

#Confiabilidade em Aplicações Práticas

Setores diferentes podem se beneficiar da implementação dos princípios de IA confiável. Vários exemplos ilustram como esses conceitos podem ser aplicados de forma eficaz:

1. Saúde: A IA está sendo cada vez mais usada em diagnósticos e recomendações de tratamento. Ao garantir a confiabilidade por meio da quantificação de incertezas e IA explicável, pacientes e profissionais podem se sentir mais seguros em decisões apoiadas por IA.

2. Transporte: Em carros autônomos, os sistemas de IA devem ser transparentes e confiáveis para ganhar a confiança do público. Ao focar em IA explicável e avaliação de incerteza, o setor de transporte pode melhorar a segurança e a aceitação do usuário.

3. Manufatura: A IA otimiza processos e melhora o controle de qualidade. A IA confiável pode ajudar a garantir que os sistemas automatizados funcionem de forma confiável, o que é crucial para atender aos padrões da indústria e requisitos regulatórios.

#Certificação de Sistemas de IA

Certificação refere-se à avaliação de sistemas de IA em relação a padrões e critérios estabelecidos para garantir que atendam a certas características de confiabilidade. Três dimensões principais guiam os esforços de certificação:

1. Conformidade com Padrões: Os sistemas de IA devem cumprir padrões de gestão e qualidade reconhecidos para promover consistência.

2. Avaliação da Confiabilidade: Os sistemas devem ser avaliados com base na sua capacidade de serem confiáveis, transparentes e justos.

3. Consideração dos Fatores Humanos: A interação entre usuários e sistemas de IA deve ser avaliada minuciosamente, abordando os aspectos socio-técnicos da confiabilidade.

Certificar sistemas de IA fortalece a estrutura dentro da qual operam, garantindo que estejam alinhados com diretrizes éticas e aplicações práticas.

#Conclusão

Em resumo, à medida que a IA continua a evoluir e se integrar em várias áreas, garantir sua confiabilidade se torna vital. Focando na quantificação da incerteza, explicabilidade e aderência às melhores práticas em dados e certificação de sistemas, podemos desenvolver tecnologias de IA nas quais as pessoas possam confiar. Essa abordagem não apenas promove a confiança nas aplicações de IA, mas também incentiva o uso responsável e ético em todos os setores, beneficiando, em última instância, a sociedade como um todo.