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La batalla entre Humanos e Inteligencia Artificial al descubierto


Los problemas recientes en torno a los sesgos de aprendizaje mecánico y la ética hacen claro que las matemáticas y los datos sólo pueden llevarnos hasta ahora. El reciente debacle de noticias falsas y los esfuerzos de algunos investigadores en el procesamiento del lenguaje natural para tratarlo muestran que a veces incluso sólo definir el problema que está tratando de resolver es la parte más difícil.

Necesitamos la inteligencia humana para decidir cómo y cuándo usar la inteligencia de la máquina, y cuanto más sofisticados sean los usos que hacemos de la inteligencia de la máquina, más críticamente necesitamos la inteligencia humana para asegurar que se despliegue de manera sensata y segura.

Es hora de que comencemos a exaltar las habilidades de pensamiento crítico de la manera que hacemos las habilidades matemáticas. Si bien podemos confiar a las máquinas con cálculos matemáticos, no podemos confiarles el pensamiento crítico, ni podremos hacerlo en el futuro. Razonar sobre cuestiones morales e identificar qué tipos de problemas son solucionables con las matemáticas son habilidades únicas para los seres humanos.

Cuando las matemáticas y los datos quedan cortos

Los investigadores afirmaron recientemente haber encontrado pruebas de que la criminalidad puede predecirse a partir de rasgos faciales. Xiaolin Wu y Xi Zhang describen cómo entrenaron a los clasificadores usando varias técnicas de aprendizaje de máquina que fueron capaces de distinguir con un alto nivel de fotos de precisión de criminales a partir de fotos de criminales no criminales. El papel ha sido rotundamente atacado como un uso defectuoso e irresponsable del aprendizaje automático. Sus matemáticas eran presumiblemente finas; La idea misma no lo era.

Las maquinas y la Inteligencia artificial

Los autores ponen demasiada confianza en los algoritmos que estaban utilizando, y no se dio cuenta de los supuestos que estaban trayendo a la tarea. La suposición de que no hay sesgo en el sistema de justicia penal, que coloreó completamente su punto de vista de lo que encontraron. No pensar en preguntas como esta puede tener consecuencias muy reales, y ninguna cantidad de inteligencia de máquina puede superarla.

Un triunfo en la inteligencia de la máquina

Quizás uno de los triunfos más impresionantes de la inteligencia de la máquina en los últimos tiempos fue la victoria de AlphaGo sobre el campeón del mundo Go en marzo. El sistema, de investigadores de DeepMind de Google, hizo un uso increíblemente sofisticado de múltiples técnicas de aprendizaje de máquina inteligente para lograr esta hazaña.

Razonar sobre cuestiones morales e identificar qué tipos de problemas son solucionables con las matemáticas son habilidades únicas para los seres humanos.

Estas técnicas incluían aprender de millones de juegos pasados, jugar contra sí mismo y usar técnicas estadísticas avanzadas para crear atajos que eliminaran la necesidad de evaluar cada movimiento posible (de los cuales hay más que el número de átomos en el universo). El juego se ganó utilizando la inteligencia de la máquina, aunque fue ingenio humano pura que diseñó el sistema que lo hizo.

La máquina "inteligente"

Esto puede sonar como un razonamiento tautológico, pero cuando resolvemos un problema con la inteligencia de la máquina, simplemente significa que el problema fue solucionable con la inteligencia de la máquina; No significa que creamos inteligencia a nivel humano. Si una tarea es alcanzable con datos y matemáticas, es una tarea de inteligencia de máquina. La pieza que no es solucionable con datos y matemáticas está diseñando ese sistema en primer lugar.

El papel integral de los seres humanos con las máquina "inteligente"

Si la gente que diseñaba AlphaGo había fracasado en su pensamiento crítico, el resultado habría sido una máquina Go-playing deficiente. Pero con algo como predecir la criminalidad, el resultado de las habilidades de pensamiento crítico pobres es potencialmente desastroso - ciertamente para cualquier individuo falsamente identificado como un criminal por el sistema.

Los temores sobre la inteligencia de la máquina son, en su núcleo, los temores de convertirse en irrelevante. Una vez que las máquinas son capaces de hacer todo, ¿para qué nos necesitará en el mundo? Pero esto es simplemente un malentendido de lo que es la inteligencia de la máquina.

Los sistemas de inteligencia de máquinas son sólo herramientas, diseñadas por seres humanos para servir a los intereses de los seres humanos. Las máquinas pueden ganar en un juego de Go, pero la gente siempre será la que elija el juego.

Debemos dejar de enfocarnos en lo impresionantes que son estas herramientas (sí, muchas son verdaderamente impresionantes!) Y enfocarnos más en asegurar que están bien diseñadas y servir los intereses humanos éticamente. ¿Hay sesgo en mis datos de entrenamiento? ¿Cuáles son las repercusiones de un falso positivo? Responder a esas preguntas es todo acerca de la inteligencia humana - como absolutamente indispensable ahora como siempre lo ha sido.

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