Confiar en modelos predictivos de IA en diversas áreas de la toma de decisiones conlleva el riesgo de consecuencias catastróficas debido a que suelen considerar la correlación como causalidad. Por lo tanto, quienes toman las decisiones deben adoptar otro enfoque, la IA causal, que puede ayudar adentcon precisión la relación entre efecto y causa. La causalidad se considera actualmente uno de los elementos faltantes más importantes, necesarios para lograr un verdadero progreso en el campo de la IA.
La IA causal entiende la causa y el efecto
Desde hace tiempo, los expertos en la materia recomiendan dotar a las máquinas de la capacidad de razonar sobre los efectos y las causas. Grandes marcas como Google, Microsoft, Facebook, Uber y Amazon están invirtiendo fuertemente en IA causal, por lo que la investigación sobre causalidad también se ha acelerado.
Gartner, la firma líder en análisis tecnológico, también incluyó la IA causal entre las 25 tecnologías en evolución con el potencial de transformar las prácticas empresariales. Actualmente, parece una carrera en la industria para aprovechar las ventajas excepcionales de esta tecnología adoptándola con anticipación, pero para que esto suceda, es fundamental desarrollar primero una IA causal madura.
Para una inteligencia real, es necesario priorizar la causa y el efecto. Este es el problema del que carecen los sistemas de IA predictiva, y los expertos intentan resolverlo con IA causal.
Los humanos somos más inteligentes que los datos porque comprendemos la causa y el efecto, pero estos no. Usamos nuestra capacidad de razonamiento, a través de nuestro conocimiento causal, para predecir cómo una acción determinada impactará un asunto, por lo que elaboramos estrategias y planes en consecuencia. Podemos imaginar resultados no deseados o diferentes de los esperados dependiendo de nuestra capacidad de razonamiento causal. Esta es la competencia humana para determinar por qué algo terminó como terminó. Por lo tanto, la IA que conoce la causa y el efecto también puede tener esta capacidad, que a menudo es muy poderosa.
Conocimiento del dominio a bordo
Una de las principales ventajas de la IA causal es el uso del conocimiento del dominio, que puede obtenerse de expertos en la materia e incorporarse al proceso del sistema. De esta manera, los programadores pueden defirelaciones y restringir el modelo para respetar la correlación. Esta capacidad integra la experiencia del dominio con el aprendizaje automático.
Identificar los factores subyacentes no es el único beneficio de usar IA casual; también permite diseñar procesos que pueden cambiar los resultados mediante el uso de algoritmos de IA casual para hacer preguntas que permitan razonar.
Supongamos que desea evaluar un programa de capacitación para instructores con el fin de mejorar sus competencias. ¿Cuánto se debe esperar que un aprendiz mejore sus calificaciones? O, por ejemplo, un supervisor de una planta de fabricación sabe que cuando aumenta la temperatura en la cámara X, también aumenta la presión en la cámara Y. Por lo tanto, este conocimiento adquirido por las personas puede integrarse en la IA y garantizar que el sistema siempre respete estos criterios.
actuales de IA no se alinean con los valores humanos de forma inteligente. La IA causal es la cumbre de la inteligencia artificial explicable y la equidad de los sistemas de IA. Los sistemas basados en la causalidad ofrecen un mejor rendimiento y una mayor explicabilidad del proceso, mientras que la IA convencional se centra en ciertas expectativas de precisión e ignora la transparencia. Conocer las respuestas a preguntas hipotéticas complejas nos ayuda a comprender cómo funciona el mundo real y nos permite tomar las decisiones correctas para obtener mejores resultados.
