Uncertainty Quantification
La cuantificación de la incertidumbre (o UQ) es un campo que busca estimar y representar el grado de duda en las predicciones de un modelo de IA. En lugar de entregar un único valor, el sistema puede proporcionar intervalos, distribuciones de probabilidad o métricas de confianza que reflejan cuán segura es la predicción.
Contexto
En inteligencia artificial moderna, especialmente en redes neuronales profundas, los modelos tienden a comportarse como un "black box”. Esta opacidad genera desconfianza, sobre todo en sectores donde una predicción equivocada puede implicar riesgos graves: salud, transporte, finanzas. UQ es, por tanto, un mecanismo clave para gestionar el riesgo y ganar legitimidad social.
Ejemplos de uso
- Salud: un sistema de diagnóstico por imágenes que indica la probabilidad y la incertidumbre de que una lesión sea maligna.
- Vehículos autónomos: reconocimiento de señales de tráfico con alertas en situaciones de baja confianza.
- Seguros y banca: cálculo probabilístico de impago o fraude.
Retos actuales
Implementar técnicas como los modelos bayesianos, el Monte Carlo Dropout o los ensembles puede incrementar la complejidad y el costo computacional. Otro reto es cómo transmitir la incertidumbre al usuario final: si no se hace de forma clara, puede confundir en lugar de ayudar.
La cuantificación de la incertidumbre no es solo un ejercicio técnico, sino también un instrumento de transparencia y responsabilidad. En un mundo donde los algoritmos influyen en diagnósticos médicos, concesión de créditos o decisiones de movilidad, mostrar el grado de confianza de un modelo ayuda a reducir la llamada “opacidad algorítmica”.
Existen dos grandes tipos de incertidumbre: la aleatoria (imposible de eliminar, ya que está en la propia naturaleza de los datos) y la epistémica (derivada de la ignorancia del modelo, que sí puede reducirse con más datos o mejor entrenamiento). Esta distinción es fundamental para orientar las acciones posteriores.
Las técnicas actuales incluyen desde redes bayesianas aproximadas hasta ensembles de modelos y métodos recientes como la predicción conforme, que ofrecen intervalos de confianza robustos. Sin embargo, el desafío final sigue siendo cómo transmitir la incertidumbre al usuario final: un médico, un conductor o un analista de riesgos necesitan información clara, visual y práctica, no un tecnicismo estadístico incomprensible.
Referencias
- Gal, Y. (2016). Uncertainty in Deep Learning. University of Cambridge, PhD Thesis.
