Neste episódio, Erick Fonseca conversa com Marcos Treviso sobre as questões de tentar entender e explicar as decisões de modelos computacionais cada vez mais complexos de NLP. Conversamos sobre explicabilidade, fidelidade, inteligibilidade, e os desafios que essa área já demonstra.

Alguns links interessantes sobre o assunto:

Um livro online sobre "Machine Learning Interpretável": https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/interpretability.html
Black Box NLP: um workshop anual de NLP dedicado a entender melhor os modelos neurais: https://blackboxnlp.github.io/
Um artigo discutindo o conceito de explicabilidade: The Mythos of Model Interpretability
Um artigo trazendo ideias das ciências sociais para explicabilidade: Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences

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