Inteligencia Artificial Explicable: Análisis de Metodologías y Aplicaciones

Ficha técnica

Resumen

Este trabajo analiza los principales problemas abordados en la literatura con respecto a la "Inteligencia Artificial Explicable" (XAI por sus siglas en inglés), centrándose en comprender la necesidad de transparencia y explicabilidad en los sistemas de inteligencia artificial. Se busca identificar los desafíos éticos y prácticos asociados con los sistemas que ocultan su lógica interna, así como explorar los diferentes enfoques desarrollados para superar esta falta de explicación.

Publicaciones

Proyectos

Técnicas y herramientas de ingeniería de software para el desarrollo ágil de soluciones colaborativas basadas en crowdsourcing y colaboración, modelos e inteligencia artificial.. Financiado por UNLP. Dirigido por Matías Urbieta. CoDirigido por Leandro Antonelli. Duración: 1/1/2023-31/12/2024

Técnicas de Inteligencia Artificial Neuro-simbólica. Financiado por Comisión de Investigaciones Científicas y Facultad de Informática y Universidad Abierta Interamericana. Dirigido por Claudia Pons. CoDirigido por Roxana Giandini. Duración: 1/1/2019-31/12/2024