Intelligenza Artificiale Spiegabile: Imparare dagli Studenti
L’intelligenza artificiale (IA) ha superato gli umani in numerosi compiti scientifici e ingegneristici, ma le sue rappresentazioni interne rimangono spesso opache. In questa prospettiva, sosteniamo che l’intelligenza artificiale spiegabile (XAI), combinata con il ragionamento causale, consente di “imparare dagli studenti”.
Concentrandosi sulla scoperta, l’ottimizzazione e la certificazione, dimostriamo come la combinazione di modelli di base e metodi di spiegazione consenta l’estrazione di meccanismi causali, guidi la progettazione e il controllo robusti e supporti la fiducia e la responsabilità in applicazioni ad alto rischio. L’XAI offre un approccio innovativo per svelare il funzionamento interno delle IA, rendendo i loro processi decisionali comprensibili e interpretabili. Questo non solo aumenta la trasparenza, ma apre anche nuove strade per la collaborazione uomo-IA.
Esploriamo le sfide legate all’accuratezza, alla generalizzazione e all’usabilità delle spiegazioni, proponendo l’XAI come un quadro unificante per la collaborazione uomo-IA nella scienza e nell’ingegneria. L’obiettivo è quello di trasformare le “scatole nere” dell’IA in strumenti potenti e trasparenti, capaci di guidare la scoperta scientifica, ottimizzare i processi e garantire la sicurezza e l’affidabilità nelle applicazioni critiche.
Paper: ArXiv.org