Aproximaciones a la explicación de decisiones algorítmicas: Inteligencia Artificial Explicable

Vaquero de Miguel, Guillermo (2020). Aproximaciones a la explicación de decisiones algorítmicas: Inteligencia Artificial Explicable. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Aproximaciones a la explicación de decisiones algorítmicas: Inteligencia Artificial Explicable
Author/s:
  • Vaquero de Miguel, Guillermo
Contributor/s:
  • Magdalena Layos, Luis
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: July 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Matemática Aplicada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) supone un conjunto de métodos y técnicas desarrollados para transformar la Inteligencia Artificial (AI) en términos de transparencia, auditabilidad y trazabilidad. Constituye, por tanto, el punto de partida para garantizar la correcta inclusión de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático en nuestra sociedad, los cuales poseen actualmente un alto grado de incidencia en la misma. A lo largo del proyecto se han expuesto los motivos que han generado la necesidad de la aparición de la XAI y, además, se ha profundizado en sus características más representativas y en los objetivos que persigue. También se han detallado los principales actores involucrados, así como el papel que realiza en los sectores económicos más importantes como el sector sanitario, el sector financiero o el sector industrial, o en los sectores con mayor potencial a futuro como el sector judicial o automovilístico. Finalmente, se han examinado sus principales condicionantes legislativos y se han analizado las principales técnicas explicables empleadas actualmente. Por último, se ha realizado una conclusión en líneas generales de la situación de la XAI en la actualidad y en líneas futuras.---ABSTRACT---Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a set of methods and techniques developed to transform Artificial Intelligence (AI) in terms of transparency, auditability, and traceability. It constitutes, therefore, the starting point to guarantee the correct inclusion of AI and automatic learning algorithms in our society, which currently have a high degree of incidence. Throughout the project, the reasons that have generated the need for the appearance of the XAI have been explained and, also, the most representative characteristics and the objectives it pursues have been deepened. The main actors involved have also been detailed, as well as the role it plays in the most important economic sectors, such as the health, financial and industrial sectors, or in the sectors with the greatest potential for the future, such as the judicial and automobile sectors. Lastly, its main legislative conditions have been examined and the main explainable techniques currently used have been analysed. Finally, a general conclusion has been drawn regarding the situation of the XAI at present and in the future.

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Item ID: 63381
DC Identifier: http://oa.upm.es/63381/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63381
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 30 Jul 2020 14:18
Last Modified: 30 Jul 2020 14:18
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