A IA domina tecnologias de ponta em organizações e indústrias sendo que cada organização é estimulada aproveitar as funcionalidades inteligentes dos modelos e obter vantagem competitiva no mercado impulsionado pela tecnologia, no entanto, necessita compreender IA explicável ou XAI antes de concluir o processo de aproveitamento nos sistemas existentes conhecida como conjunto de estruturas que auxiliam organizações compreenderem e interpretarem previsões dos modelos IA de modo eficiente e eficaz podendo depurar e melhorar o desempenho dos modelos e fazer com que partes interessadas entendam o comportamento e como essas informações são geradas. Buscam aumentar interpretabilidade da IA bem como implantar modelos com máxima confiança em compreensão clara dos processos de decisão, sem fé cega nos modelos, compreendendo padrões de aprendizado profundo, algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais que requerem explicação adequada através da imitação dos padrões dos modelos originais. Existem explicações IA aos utilizadores visando confiança na sociedade, além de cumprir requisitos regulamentares e de conformidade, desenvolver modelos com algoritmos de aprendizagem automática e à proprietários de sistemas, sendo que o princípio 'Significativo' apresenta comportamento IA à que partes interessadas e gestão entendam explicação de diferentes modos, bem como recebam respostas à diferentes níveis de perguntas, enquanto a 'Precisão' importa explicar para que a gestão e partes interessadas entendam como modelos IA geram informações inteligentes e significativos sobre problemas da vida real de modo eficiente em curto período de tempo, devendo ter 'Limites de conhecimento' dos princípios importantes da IA explicável mostrando que modelos IA devem operar dentro de limites de conhecimento através de dados históricos e de treinamento evitando gerar informações inadequadas que levam incorrer em perdas no futuro.
O cientista da computação Alan Turing foi um dos primeiros a explorar o conceito que máquinas poderiam usar informações e lógica para tomar decisões como fazem ao cunhar o teste de Turing, que compara capacidade da máquina com a capacidade humana buscando enxergar se usuários conseguem detectá-la como artificial, por exemplo, deepfakes convincentes são exemplo de IA passando no teste de Turing. Nesta ideia, IA se refere à capacidade da máquina executar tarefa que antes exigiria inteligência humana existindo desde a década de 1950 cuja definição foi modificada ao longo de décadas de pesquisas e avanços tecnológicos, sendo que a expressão IA vem do conceito que se a inteligência é inerente à vida orgânica, sua existência em outros lugares a torna artificial. Sistemas de computação básicos funcionam porque programadores codificam para realizar tarefas, ao passo que IA, só é possível quando computadores armazenam informações incluindo comandos anteriores de modo semelhante à forma como o cérebro humano aprende armazenando habilidades e memórias, capacidade que torna os sistemas IA hábeis em adaptar e executar tarefas as quais não foram explicitamente programados. Especialistas definem inteligência como capacidade de se adaptar, resolver problemas, planejar, improvisar e aprender em situações novas, embora estes sistemas não substituam a inteligência humana ou a interação social, os atuais sistemas IA demonstram características vistas na inteligência humana incluindo aprendizagem, resolução de problemas, detecção de padrões, percepção e espectro limitado de criatividade e consciência social. O Contexto é componente importante da inteligência humana que a IA ainda não foi capaz de replicar, por exemplo, a IA do Google carece de lógica do mundo real e não discerne sutilezas humanas como sarcasmo e humor evidenciado pela tecnologia que aconselha adicionar cola ao molho de pizza para ajudar o queijo grudar ou usar gasolina para deixar o espaguete picante, exemplos de menor importância, mas com o sistema IA agindo sem compreensão semântica pode ter consequências em situações equivocadas. IA tem aplicações possíveis à nível do consumidor incluindo a recentemente renovada Pesquisa Google, wearables além dos alto-falantes inteligentes com Alexa ou assistente de voz do Google integrado, exemplos de IA, ou Chatbots IA como ChatGPT, Copilot da Microsoft e Claude usados à perguntas ou tarefas de conversação, redigir e-mails, esboçar projetos ou escrever histórias, no entanto, não distinguem fatos de ficção tendendo ter alucinações ou inventar coisas.
Moral da Nota: IA auxilia compreender precisão, justiça, transparência do modelo, bem como resultados nos limites do processo de tomada de decisão inteligente buscando construir confiança e, ao mesmo tempo que muda produção, promove auditabilidade do modelo e, seu uso produtivo, auxilia na depuração ou solução de problemas de modo eficiente e eficaz, em compreensão clara, simplificando processo de decisão, reduzindo sobrecarga da inspeção manual bem como erros potenciais nos sistemas. Função relevante da IA em produtos de consumo é a personalização à anúncios direcionados ou segurança biométrica permitindo que o telefone diferencie rosto do usuário no desbloqueio com Face ID, por exemplo, aprende a aparência referenciando bilhões de rostos e combinando pontos de dados específicos e, em maior escala, equipes de marketing e conteúdo usam IA para agilizar produção enquanto desenvolvedores escrevem e executam códigos que podem aumentar exponencialmente velocidade e eficiência da investigação médica. Já o Aprendizado de máquina, ML, refere-se ao processo de treinamento de algoritmos em grandes quantidades de dados reconhecendo padrões que auxiliam em previsões e decisões, além de permitir que sistemas automatizem tarefas as quais não foram explicitamente programados, aí, o maior diferencial IA em relação a tópicos da ciência da computação, sendo que ML é subconjunto da IA, enquanto aprendizado profundo, parte da família ML, envolve treinamento de redes neurais artificiais com 3 ou mais camadas à realizar diferentes tarefas em que redes neurais são expandidas em redes extensas com grande número de camadas profundas treinadas usando grandes quantidades de dados.