¿El problema con la IA? Personas

        Por mucho que queramos depender de las máquinas para mejorar nuestro pensamiento, resulta que la interacción entre humanos y máquinas es complicada.
    

        
                                                                                    
                        

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     Video: Cómo diferenciar entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
     Los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo están afectando a las empresas. Pero, los términos a menudo se usan indistintamente. Aquí se explica cómo distinguirlos.
    

    

La inteligencia artificial (AI) puede no salvar el mundo, pero es muy poco probable que lo arruine. De hecho, si hemos aprendido algo sobre la IA en los últimos años de su ciclo de auge y caída, es que la IA es más potente de lo que imaginamos, a la vez que es mucho más dependiente de las personas para lograr esa potencia.

En otras palabras, si la IA no funciona, podríamos ser el problema.

VER: Inteligencia artificial: una guía para líderes de negocios (PDF gratuito) (TechRepublic)

Más y menos de lo que esperábamos

Hace años, nuestros señores de los robots parecían listos para empujar “ir” en Skynet y condenarnos para siempre. Bueno, todavía estamos esperando. Gran parte de la reacción violenta contra la IA fue simplemente un malentendido sobre lo que, de hecho, es (avivado por los vendedores que prometen demasiado en su potencial a corto plazo). Pero también es una función de la dificultad inherente en hacer que las máquinas “piensen” como los humanos.

Como se detalla en un editorial de Guardian :

[T] las habilidades humanas más difíciles de replicar son las inconscientes, producto de milenios de evolución. En IA esto se conoce como la paradoja de Moravec. “Todos somos olímpicos prodigiosos en áreas perceptivas y motoras, tan buenos que hacemos que lo difícil parezca fácil”, escribió el futurista Hans Moravec. Son estos en los que nuestros cerebros se destacan, procesos ocultos pero complejos que el aprendizaje automático intenta replicar.

Tales cosas que nos parecen simples son notablemente complejas de programar. Por otro lado, las máquinas pueden peinar rápidamente grandes cantidades de datos, realizando hazañas de coincidencia de patrones, por ejemplo, que ningún humano podría replicar. Por ejemplo, T-Mobile utiliza aprendizaje automático para dar a los agentes de servicio al cliente acceso a los datos del cliente en tiempo real, mejorando así la experiencia de soporte. Kia Motors, por su parte, utiliza inteligencia artificial para analizar los datos de visión por computadora dentro de sus automóviles para optimizar la experiencia de conducción (personalización de la posición del asiento, etc.).

Todo bien.

De hecho, es este toma y daca lo que hace que la IA sea útil, incluso cuando aún no sea tan inteligente como nos gustaría. Pero también es donde el riesgo de IA se hace más evidente. También del editorial de The Guardian: “La promesa de AI es que imbuirá a las máquinas con la capacidad de detectar patrones a partir de datos y tomar decisiones más rápido y mejor que los humanos. ¿Qué sucede si toman decisiones peores más rápido?”

Gente en el camino

Esta posibilidad para que las computadoras tomen malas decisiones se complica por la información que reciben de personas que están sesgadas, como lo destacó el fundador de Rishidot Krishnan Subramanian ha destacado : “[T] aquí hay muy poca diversidad entre las personas que construyen estos algoritmos de IA”. Esto puede mitigarse mediante esfuerzos conscientes para contratar diversos ingenieros de datos y científicos, pero es un enigma complicado.

Se hace aún más complicado porque las personas (ya sea quienes construyen los modelos AI o no) están influenciadas por los datos que provienen de las máquinas. De esta manera, podemos estar cada vez más distantes de los datos en bruto, y cada vez más incapaces de dar buenos datos a nuestros modelos, como Manjunath Bhat ha escrito : “Las personas consumen hechos en forma de datos. Sin embargo, los datos pueden ser mutados, transformados y alterados, todo para facilitar su consumo. No tenemos otra opción que vivir dentro de los límites de una visión del mundo altamente contextualizada “. ¿Captar ese matiz? Confiamos en cantidades cada vez mayores de datos para tomar decisiones, pero esos datos están cada vez más mediados por máquinas que intentan alimentarnos con cuchara para facilitar su consumo.

En resumen, no estamos “entendiendo los hechos”. A medida que Bhat continúa, “las tecnologías digitales no solo aumentan el razonamiento humano, sino que tienden a influir en ese razonamiento”. En otras palabras, la IA está influenciada por las entradas humanas, pero a su vez influye en esas entradas.

Nada de lo cual quiere decir que la IA sea imposible. Como se mencionó, hay ejemplos en el mundo real de compañías que hoy hacen un buen uso de AI / ML. Sin embargo, es sugerir que deberíamos abordar la IA con una mayor medida de cuidado y humildad, reconociendo que la IA a menudo será influenciada por nosotros, para bien o para mal.

Para obtener más información sobre la IA, consulte “ Los investigadores farmacéuticos prueban la IA para predecir la pérdida de visión ” y “ Por qué la inteligencia artificial conduce al crecimiento del empleo ” en TechRepublic.

Descargo de responsabilidad : Trabajo para AWS, pero en mi trabajo no tengo participación (ya sea directa o indirecta) con ningún equipo que construya productos relacionados con la IA. .

                                                                                

                                                

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                                            Imagen: metamorworks, Getty Images / iStockphoto
                                        


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