L'intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato molti ambiti del nostro quotidiano, ma una delle principali sfide che si incontrano, quando parliamo di adottare l'artificial intelligence, è la comprensione dei risultati prodotti dagli algoritmi su cui si basa il suo funzionamento.
Due concetti chiave che emergono dalla riflessione relativa a questa relativamente nuova tecnologia, sono explainability e interpretability, che forniscono strumenti e tecniche per comprendere come e perché un algoritmo produca determinate previsioni o decisioni.
In questo articolo, esploreremo la differenza tra explainability e interpretability nell'Intelligenza Artificiale e come queste caratteristiche siano fondamentali per costruire fiducia e comprensione nei confronti dell'AI.

Che differenza c'è tra Explainability e Interpretability?

La differenza tra explainability e interpretability nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale (AI) risiede nel focus e nell'approccio che li "governano". Entrambi i concetti però sono fondamentali per costruire fiducia e comprensione nell'uso dell'intelligenza artificiale.

Cos'è l'explainability

L'explainability si riferisce alla capacità di spiegare il funzionamento di un algoritmo AI in modo comprensibile agli esseri umani. L'obiettivo è fornire una descrizione chiara e intuitiva delle ragioni per cui l'algoritmo ha prodotto un certo output o ha preso una determinata decisione. L'explainability mira a rendere trasparenti i processi decisionali dell'AI, consentendo agli utenti di comprendere come i dati di input vengono elaborati e trasformati in risultati.

Metodi di explainability

Esistono diversi metodi per raggiungere l'explainability nell'Intelligenza Artificiale, tra cui:

  • Visualizzazione dei dati: rappresentazione grafica dei dati e dei processi al fine di rendere più comprensibili i risultati.
  • Interpretazione delle feature: identificazione delle caratteristiche dei dati che hanno avuto maggiore influenza sui risultati prodotti dall'algoritmo.
  • Regole decisionali: descrizione delle regole logiche o dei criteri utilizzati dall'algoritmo per prendere decisioni.

Interpretability nell'Intelligenza Artificiale

L'interpretability si concentra sulla capacità di comprendere e interpretare il funzionamento interno di un algoritmo AI. Mentre l'explainability si concentra sulla spiegazione dei risultati finali, l'interpretability si occupa di analizzare i processi interni dell'algoritmo, compresi i suoi parametri, le sue funzioni e le sue connessioni. L'interpretability mira a fornire una visione dettagliata della logica dell'algoritmo per consentire una maggiore comprensione del suo funzionamento.

Metodi di interpretability

Per raggiungere l'interpretability nell'Intelligenza Artificiale, vengono utilizzati diversi approcci, tra cui:

  • Modelli interpretabili: utilizzo di algoritmi e modelli che sono intrinsecamente più facili da interpretare, come le reti neurali sparse o le regole di classificazione.
  • Apprendimento trasparente: adozione di tecniche di machine learning che consentono di estrarre regole o spiegazioni comprensibili dai modelli di AI.
  • Validazione empirica: sperimentazione e test per verificare l'accuratezza e l'interpretabilità dei modelli di AI.

 

XCALLY: la soluzione per un utilizzo ottimale dell'Intelligenza Artificiale

Nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, XCALLY si rivela un'importante risorsa per sfruttare al meglio questa tecnologia. Grazie alla sua piattaforma integrata, XCALLY offre strumenti avanzati per gestire e monitorare l'utilizzo dell'AI, garantendo al contempo explainability e interpretability.

XCALLY consente di visualizzare in modo chiaro e intuitivo i risultati prodotti dagli algoritmi AI, facilitando la comprensione dei processi decisionali. Attraverso la visualizzazione dei dati e l'interpretazione delle caratteristiche, gli utenti possono comprendere le ragioni alla base delle previsioni o delle decisioni prese dall'AI.

Inoltre, XCALLY supporta anche l'interpretability, consentendo agli utenti di analizzare i processi interni degli algoritmi. Grazie all'utilizzo di modelli interpretabili e tecniche di apprendimento trasparente, XCALLY offre una visione dettagliata della logica dell'AI, facilitando la comprensione del funzionamento e dei parametri utilizzati.

In conclusione, explainability e interpretability sono elementi fondamentali per comprendere e fidarsi dell'Intelligenza Artificiale. XCALLY fornisce una soluzione completa per raggiungere questi obiettivi, consentendo alle aziende di sfruttare appieno i benefici dell'AI in modo trasparente e comprensibile.