¿Estás listo para HAL ?: 4 preguntas para hacer sobre la IA antes del lanzamiento

Aunque la supercomputadora ficticia HAL se presentó por primera vez a los cinéfilos hace más de 50 años, hay lecciones importantes que los profesionales de la IA pueden aplicar en la actualidad.

 hal-2001-a-space-odyssey.jpg

Supercomputadora HAL utilería de la película de Stanley Kubrick de 1968, “2001: A Space Odyssey”.

Imagen: Hethers / Shutterstock

HAL (computadora algorítmica programada heurísticamente) debutó por primera vez en la película clásica de Stanley Kubrick “2001: Space Odyssey” (1968). Si bien parte de la programación de HAL requería que la computadora mantuviera en secreto el propósito real de la misión para los astronautas, HAL también fue programada para ayudar a sus viajeros humanos en la misión respondiendo verbalmente preguntas e instrucciones y también brindando retroalimentación verbal con la ayuda de procesamiento de lenguaje natural .

VER: Kit de contratación: programador de videojuegos (TechRepublic Premium)

Más sobre inteligencia artificial

Durante el viaje, HAL experimentó conflictos lógicos cuando intentó equilibrar la transmisión de información crítica a los astronautas con su directiva de mantener en secreto la información de la misión. El resultado final fue una serie de fallas de software que colocaron a HAL en el camino de destruir a los habitantes humanos de la nave para salvaguardar el secreto de la misión.

“2001: A Space Odyssey” se exhibió en los cines hace más de 50 años, pero es profético en las preguntas que se ciernen sobre las organizaciones cuando inyectan inteligencia artificial en los procesos de negocios y la toma de decisiones. Entre estas preguntas se encuentran:

¿Qué es correcto?

En octubre de 2019, la IA de Rekognition de Amazon clasificó por error a 27 atletas profesionales como criminales y en marzo de 2021, un tribunal holandés ordenó a Uber reintegrar y compensar a seis ex conductores que fueron despedidos basado en evaluaciones incorrectas de actividad fraudulenta que fueron realizadas por un algoritmo.

Muchas organizaciones ingresan al campo de la IA comprando un paquete de IA que ya está preprogramado por un proveedor que conoce su industria. Pero, ¿qué tan bien comprende el software del proveedor los detalles de un entorno corporativo específico? Y si las empresas continúan entrenando y perfeccionando sus motores de inteligencia artificial, o crean nuevos algoritmos de inteligencia artificial, ¿cómo saben cuándo están introduciendo inadvertidamente lógica o datos que producirán resultados defectuosos?

VER: Gartner: la IA se mueve rápido y estará lista para el horario de máxima audiencia antes de lo que cree (TechRepublic)

La respuesta es: no lo saben porque las empresas no pueden descubrir fallas en los datos o la lógica hasta que las observan. Reconocen las fallas debido a su experiencia empírica con el tema que analiza la IA. Este conocimiento empírico proviene de expertos humanos en la materia que forman parte del personal.

La conclusión es que las empresas deben mantener a las PYME humanas al final de los ciclos analíticos de IA para garantizar que las conclusiones de IA sean razonables, o intervenir si no lo son.

¿Qué es ético?

Un gran minorista quiere un software predictivo que pueda anticipar las necesidades de compra de los clientes antes de que los clientes realicen compras. El minorista compra y agrega datos de clientes de una variedad de fuentes de terceros. Pero, ¿debería el minorista comprar información de atención médica sobre los consumidores para determinar si necesitan ayudas para el control de la diabetes?

Esta es una pregunta de ética porque se cruza con los derechos de privacidad de la atención médica individual. Las empresas deben decidir qué hacer correctamente.

¿Dónde encajan los humanos?

Al final, el conocimiento humano es el motor de lo que la inteligencia artificial y la analítica pueden hacer.

El estándar es que la IA pasa a la producción cuando tiene una precisión del 95% de lo que concluirían los expertos en la materia. Con el tiempo, es probable que esta sincronización entre lo que una máquina y lo que concluiría un ser humano se desvíe.

VER: Deloitte: Los principales casos de uso empresarial de IA en 6 industrias de consumo (TechRepublic)

Al darse cuenta de que la IA (como el cerebro humano) no siempre es perfecta, la mayoría de las organizaciones optan por tener un experto en la materia como punto de revisión final para cualquier proceso de toma de decisiones de IA.

¿A qué limitaciones nos enfrentamos?

La IA actual analiza grandes cantidades de datos en busca de patrones y respuestas, pero no posee la capacidad humana para intuir o llegar tangencialmente en respuestas que no están inmediatamente en los datos. Con el tiempo, habrá trabajo para mejorar el razonamiento intuitivo de la IA, pero el riesgo es que la IA pueda descarrilarse como HAL.

¿Cómo podemos aprovechar el poder de la IA para que haga lo que le pedimos, pero no acabe arruinando la misión? Este es el punto de equilibrio que las organizaciones que utilizan la IA deben encontrar por sí mismas.

Consulte también


Source link

Be part of our affiliated companies and receive a 20% discount.
www.onevirtualoffice.com
www.be1radio.com
www.rmcommunik.com
www.beonegroup.ca

Need Help?
Let our experienced staff help with virtual helpdesk. click for details.

Services:
– Laptop and Desktop Repair
– Virus and Malware Removal
– Computer Tune-up
– Remote Assistance
– Data Backup
– Data Recovery
– File Transfer and Sharing
– Hardware Diagnostics
– Antivirus Installation
– Software Installation
– Hardware Upgrades
– New System Setup
– Printer Troubleshooting
-Webmaster,hosting,Logo , Graphic design
-Social media Management
– Networking
– Install Windows Operating System (10, 8, 7, Vista and XP)

Business & Residential Toll Free: 1-800-432-1475 | Direct: (438)488-3296

About rasco

Be Happy the future is friendly.
Allrights Reserved 2007-2018 - Beone Magazine - powered by rasco