Explicabilidad y los Métodos de la Inteligencia Artificial Explicable

Abstract

El artículo describe a la explicabilidad, a su importancia y a los métodos base que se utilizan en los modelos de inteligencia artificial para interpretar resultados. De igual manera, se exponen los enfoques de cajas blancas y de cajas negras así como sus limitaciones más importantes. Luego, se propone una taxonomía y se describe la clasificación de los métodos, abordando sus ventajas y desventajas. Posteriormente, se propociona un ejemplo de explicabilidad utilizando un modelo de caja blanca y se concluye con algunas recomendaciones.