Knowledge Graphs for eXplainable Artificial Intelligence: Fundamentos, aplicaciones y retos

Título original:

Knowledge Graphs for eXplainable Artificial Intelligence: Foundations, Applications and Challenges

Contenido del libro:

Los últimos avances en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (profundo), en particular, revelaron un importante inconveniente de los sistemas inteligentes modernos, a saber, la incapacidad de explicar sus decisiones de una manera que los seres humanos puedan entender fácilmente. Mientras que la IA eXplicativa se convirtió rápidamente en un área activa de investigación en respuesta a esta necesidad de mejorar la comprensibilidad y la fiabilidad, el campo de la Representación del Conocimiento y el Razonamiento (KRR) tiene, por otro lado, una larga tradición en la gestión de la información de forma simbólica y comprensible para el ser humano.

Este libro constituye la primera recopilación exhaustiva de contribuciones de investigación sobre el papel de los grafos de conocimiento para la IA eXplicable (KG4XAI), y los artículos aquí incluidos presentan investigaciones académicas e industriales centradas en la teoría, los métodos y las implementaciones de sistemas de IA que utilizan el conocimiento estructurado para generar explicaciones fiables. Se incluye material introductorio sobre grafos de conocimiento para aquellos lectores con una mínima formación en la materia, así como capítulos específicos dedicados a métodos avanzados, aplicaciones y estudios de casos que utilizan grafos de conocimiento como parte de sistemas explicables basados en el conocimiento (sistemas KBX). Los capítulos finales exploran los retos actuales y las futuras líneas de investigación en el área de los grafos de conocimiento para la IA eXplicable.

El libro no sólo ofrece una visión erudita y actualizada de la investigación en este campo, sino que también fomenta la combinación híbrida de métodos simbólicos y subsimbólicos de IA, y será de interés para todos los que trabajan en este campo.