Explainable Artificial Intelligence: Communications in Computer and Information Science, cartea 2153

Actualizarea adusă de ediția din 2024 a Conferinței Mondiale de Inteligență Artificială Explicabilă (xAI) marchează o tranziție clară de la simpla interpretare a modelelor către pilonii etici și operaționali: cauzalitatea, echitatea și securitatea datelor. Suntem de părere că acest al treilea volum din seria Explainable Artificial Intelligence este esențial pentru cercetătorii care doresc să depășească etapa de „cutie neagră” a algoritmilor, oferind soluții concrete pentru auditarea și securizarea sistemelor inteligente. Structura volumului este organizată tematic pentru a aborda provocările stringente ale implementării XAI în domenii de înaltă responsabilitate. Primele secțiuni explorează explicațiile contrafactuale și cauzalitatea, în timp ce a doua parte a volumului se concentrează pe dimensiunile sociale și tehnice ale încrederii, inclusiv confidențialitatea și responsabilitatea (accountability). Cititorul care a aplicat ideile din xxAI - Beyond Explainable AI de Andreas Holzinger va găsi aici o continuare necesară, trecând de la teoria generală a interpretabilității la metodologii specifice de evaluare cantitativă în fluxuri de date complexe. Apreciem rigoarea cu care editorul Luca Longo a selectat materialele, păstrând linia cercetărilor sale anterioare din Artificial Intelligence and Cognitive Science. Dacă în lucrările sale precedente accentul cădea pe modelele mentale și volumul de muncă cognitivă, aici focusul se mută pe aplicații medicale avansate. Cuprinsul relevă studii de caz de o precizie tehnică remarcabilă, de la utilizarea Tsetlin Machines în medicina de precizie pentru gestionarea durerii cronice, până la arhitecturi de învățare profundă (deep learning) destinate diagnosticării depresiei prin EEG. Această progresie de la teorie la studii clinice validate face din volumul publicat de Springer o resursă tehnică indispensabilă.