https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vR5DTj_WkkicQIf59B2Gb4SjX-vq4qPmjAQYKt60CekLoVjkAdag8V9r3hgtEYYyw/pubembed?start=false&loop=false&delayms=3000
Bem-vindo à nossa aula interativa sobre Explainable AI! Vamos embarcar numa jornada para desvendar os mistérios da Inteligência Artificial Explicável de forma divertida e educativa 12.
Comparação entre IA tradicional (Black Box) e IA Explicável (XAI)
Explainable AI (XAI) refere-se a sistemas de inteligência artificial cujos resultados podem ser compreendidos por humanos 34. É como se pudéssemos abrir a "caixa-preta" da IA e entender o raciocínio por trás de suas decisões, tornando esses sistemas mais transparentes e confiáveis 15.
Enquanto sistemas tradicionais de IA (black box) nos mostram apenas a entrada de dados e a saída de resultados, a XAI nos revela todo o processo de tomada de decisão, permitindo entender o "porquê" por trás das previsões e recomendações 26.
Comparison of black-box AI and white-box AI, highlighting their explainability and typical application areas nec
Imagine que você está diante de duas máquinas mágicas 1:
São aqueles onde você insere dados e recebe resultados, mas não consegue entender como a decisão foi tomada 37. É como pedir um sorvete a um robô e receber chocolate sem saber por que ele não escolheu baunilha 2.
São transparentes e permitem compreender cada passo do processo decisório 15. É como ver através de um vidro todo o processo de fabricação do seu sorvete, entendendo exatamente por que o chocolate foi escolhido 3.
A principal diferença está na transparência das decisões, não na cor da interface ou na velocidade de processamento 28.
Visualizing the need for explainable-by-design machine learning methods that provide clear explanations for model predictions umich
A interpretabilidade dos modelos de IA não é apenas uma questão técnica, mas uma necessidade prática e ética por diversos motivos 56: