Em inteligência artificial (IA), particularmente em aprendizado de máquina, a ablação consiste na remoção de um componente de um sistema de IA. Um estudo de ablação tem como objetivo determinar a contribuição de um componente para o sistema de IA, removendo-o e analisando o desempenho resultante.
O termo é uma analogia com a biologia (remoção de componentes de um organismo) e é particularmente utilizado na análise de redes neurais artificiais, por analogia com a . Outras analogias incluem sistemas neurológicos, como o da Drosophila e o cérebro de vertebrados.
Os estudos de ablação exigem que um sistema apresente degradação graciosa: o sistema deve continuar funcionando mesmo quando certos componentes estão ausentes ou degradados. De acordo com alguns pesquisadores, os estudos de ablação são considerados uma técnica conveniente para investigar a inteligência artificial e sua resiliência a danos estruturais.
Os estudos de ablação danificam ou removem certos componentes em um ambiente controlado para investigar todos os possíveis resultados de falhas no sistema; isso caracteriza como cada ação impacta o desempenho e a capacidade geral do sistema. O processo de ablação pode ser usado para testar sistemas que realizam tarefas como reconhecimento de fala, e .
História O termo é atribuído a Allen Newell, um dos fundadores da inteligência artificial, que o utilizou em seu tutorial de 1974 sobre reconhecimento de fala, publicado em 1975. O termo é uma analogia com a ablação em biologia. A motivação era que, embora os componentes individuais sejam projetados, a contribuição de um componente individual para o desempenho geral do sistema não é clara; a remoção de componentes permite essa análise.
Newell comparou o cérebro humano a computadores artificiais. Com isso em mente, Newell via ambos como sistemas de conhecimento, nos quais procedimentos como a ablação podem ser realizados para testar certas hipóteses.
Ver também Muntzing
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