Los mayores problemas de la inteligencia artificial

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Como todo fenómeno, la inteligencia artificial tiene ventajas y desventajas. Un representante de la empresa Toshiba habló sobre esto último en el marco de un artículo; señala el autor, hasta el 20 por ciento de las ganancias fueron recibidas por empresas gracias a la inteligencia artificial (IA). Pero este sistema todavía tiene algunas desventajas. 


Los datos de los que se alimenta la IA pueden estar equivocados. La IA está diseñada de tal manera que llega a una conclusión basada en una gran cantidad de información sobre algo. Y esta conclusión puede resultar errónea. Por ejemplo, en 2016, hubo un caso en el que el sistema no reconoció los ojos de un ciudadano asiático en una foto debido a que la mayoría de los habitantes de Nueva Zelanda (un país donde se utilizó IA) tienen apariencia europea.


Además, la propia base de datos de IA puede ser deficiente o estar dañada. En resumen, debido a la cantidad limitada de datos, la inteligencia artificial no puede sacar conclusiones sobre la realidad objetiva, crea su propia realidad. Y debido al hecho de que las bases de datos se basan en información sobre el pasado, el sistema también es bastante malo con los pronósticos. Los gemelos digitales son capaces de resolver este problema.


El aprendizaje automático funciona de manera diferente al cerebro humano. Debido a esto, es bastante fácil engañarlo. Por ejemplo, si recordamos la tecnología de reconocimiento de imágenes, entonces, en este caso, la máquina no reconoce la cara en sí misma como un fenómeno, sino como un conjunto de píxeles, que a menudo indica la presencia de una cara en la imagen. Aún no hemos encontrado una forma de resolver este problema de una vez por todas, pero existen varios supuestos al respecto: ampliar la base de entrenamiento y corregir errores; enseñarse dos IA entre sí; Entrenamiento de IA en los conceptos de espacio, tiempo, etc. En el último caso, los desarrolladores aún no han descubierto cómo conectar estos conceptos con un conjunto de píxeles.


Además, la IA puede ser difícil de entender. A veces es difícil trazar la cadena lógica según la cual el sistema saca conclusiones. Entonces, el AI Deep Patient, introducido en 2015 en los Estados Unidos, podía diagnosticar con precisión la esquizofrenia, mientras que los propios médicos difícilmente podían hacerlo.


La presencia de una "huella digital" de inteligencia artificial del pensamiento y los valores de sus desarrolladores . Los creadores pueden tener problemas para comprender y conocer la psicología, la sociología y otras humanidades, y la IA suele ser necesaria para resolver problemas sociales. Además, esto puede provocar la aparición de problemas éticos, ya que la inteligencia artificial no tiene conciencia y actitudes éticas. Nunca será objetivo e imparcial.


La creación de la IA es el trabajo de millones de personas y, a menudo, está mal pagada. La recopilación y el filtrado de datos no solo la realizan los desarrolladores, sino también otras personas: los programadores realizan pedidos para recopilar y procesar datos en varias plataformas.


Además, se emiten toneladas de dióxido de carbono durante el curso del entrenamiento de IA. Por ejemplo, científicos de Berkeley y Google dicen que GPT-3 produce 552 toneladas métricas de dióxido de carbono durante un período de entrenamiento (esto es similar a la cantidad de dióxido de carbono que emiten anualmente 120 automóviles de pasajeros con motores de combustión interna).


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