Dolores Romero explica cómo la optimización matemática puede contribuir al desarrollo de una inteligencia artificial más transparente y explicable. Su investigación se centra en las explicaciones contrafácticas, que permiten comprender por qué un algoritmo ha tomado una decisión negativa y qué características tendrían que cambiar para obtener un resultado diferente. Estos modelos incorporan además criterios como la no discriminación y ayudan a evitar que los algoritmos amplifiquen posibles sesgos presentes en los datos con los que han sido entrenados.
Dolores Romero, Emilio Carrizosa y Jasone Ramírez-Ayerbe han recibido el Premio SEIO-Fundación BBVA 2024 a la Mejor contribución desde la Estadística y la Investigación Operativa a la Ciencia de Datos y los Big Data por el artículo Mathematical optimization modelling for group counterfactual explanations, publicado en el European Jo
Dolores Romero explica cómo la optimización matemática puede contribuir al desarrollo de una inteligencia artificial más transparente y explicable. Su investigación se centra en las explicaciones contrafácticas, que permiten comprender por qué un algoritmo ha tomado una decisión negativa y qué características tendrían que cambiar para obtener un resultado diferente. Estos modelos incorporan además criterios como la no discriminación y ayudan a evitar que los algoritmos amplifiquen posibles sesgos presentes en los datos con los que han sido entrenados.
Dolores Romero, Emilio Carrizosa y Jasone Ramírez-Ayerbe han recibido el Premio SEIO-Fundación BBVA 2024 a la Mejor contribución desde la Estadística y la Investigación Operativa a la Ciencia de Datos y los Big Data por el artículo Mathematical optimization modelling for group counterfactual explanations, publicado en el European Journal of Operational Research. El trabajo aporta nuevos modelos de optimización para generar explicaciones contrafácticas grupales y avanzar hacia sistemas de inteligencia artificial más transparentes, equitativos y fiables.
00:00 Presentación
00:13 ¿Podría explicar, para que lo pueda entender el público general, qué es la Inteligencia Artificial Explicable y cuáles son las contribuciones a este campos por las que han recibido este premio?
01:56 ¿Cómo definiría el valor de su investigación para el conjunto de la sociedad? ¿Qué beneficios pueden aportar los avances que ha logrado para mejorar la explicabilidad de la Inteligencia Artificial?
03:49 En los últimos tiempos se debate mucho sobre los peligros de una tecnología tan disruptiva como la Inteligencia Artificial. ¿Les preocupan estos riesgos? ¿Cómo puede contribuir su investigación a afrontarlos?
05:17 ¿Qué retos presentes y futuros considera los más importantes en su campo?
08:59 El público general desconoce en buena medida el trabajo de los científicos especializados en los campos de la Estadística y la Investigación Operativa. ¿Cómo definiría la importancia de la investigación en estas disciplinas para la sociedad del siglo XXI?
11:49 ¿Considera importante que toda la sociedad tenga conocimientos sobre estadística y ciencia de datos? ¿Por qué?
