The explanation game: a formal framework for interpretable machine learning

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Este artículo de Flordi presenta un marco formal de aprendizaje automático interpretable. Combinando elementos de aprendizaje estadístico, intervencionismo causal y teoría de la decisión presenta un juego ideal de explicación en el que los jugadores colaboradores encuentran la mejor explicación de una predicción algorítmica dada.


https://link.springer.com/article/10.1007/s11229-020-02629-9

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

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Tesla admite que es posible que nunca logre autos totalmente autónomos

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Los daños de la IA

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https://www.nber.org/papers/w29247 Este ensayo analiza varios costes económicos, políticos y sociales potenciales de la trayectoria actual de las tecnologías de IA. Argumento que si la IA sigue desplegándose en su trayectoria actual y no se regula, puede producir varios daños sociales, económicos y políticos. Estos incluyen: dañar la competencia, la privacidad del consumidor y la elección del consumidor; automatizar excesivamente el trabajo, alimentar la desigualdad, empujar ineficientemente a la baja los salarios y no mejorar la productividad de los trabajadores; y dañar el discurso político, la savia más fundamental de la democracia. Aunque no hay pruebas concluyentes que sugieran que estos costes sean inminentes o sustanciales, puede ser útil comprenderlos antes de que se materialicen por completo y sean más difíciles o incluso imposibles de revertir, precisamente por el prometedor y amplio potencial de la IA. También sugiero que estos costes no son inherentes a la naturaleza de las...
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Cada modelo aprendido por pendiente de gradiente es aproximadamente una máquina de kernel

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 Los éxitos del aprendizaje profundo a menudo se atribuyen a su capacidad para descubrir automáticamente nuevas representaciones de los datos, en lugar de depender de características hechas a mano como otros métodos de aprendizaje. Sin embargo, mostramos que las redes profundas aprendidas por el algoritmo de descenso de gradiente estándar son de hecho matemáticamente aproximadamente equivalentes a las máquinas kernel, un método de aprendizaje que simplemente memoriza los datos y los usa directamente para la predicción a través de una función de similitud (el kernel). Esto mejora enormemente la interpretabilidad de las ponderaciones de redes profundas, al aclarar que son efectivamente una superposición de los ejemplos de entrenamiento. La arquitectura de la red incorpora el conocimiento de la función de destino en el kernel. Esta mejor comprensión debería conducir a mejores algoritmos de aprendizaje. https://arxiv.org/abs/2012.00152
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