La tecnología secreta que lleva la IA a nuevos lugares

¿Los robots realmente están tomando el control?

Por robots, me refiero a algoritmos de aprendizaje basados ??en máquinas artificialmente inteligentes que imitan el funcionamiento de un cerebro humano.

Excepto que … en realidad no.

Con todo el alboroto acerca de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, ahora usted pensaría que el cerebro humano y la forma en que pensamos, actuamos, tomamos decisiones y operamos en el mundo está en vías de desaparecer.

De hecho, la forma en que opera la tecnología actual, utilizando redes neuronales, es algo incongruente con el funcionamiento del cerebro humano. Al menos según el padre del crecimiento en IA, Geoffrey Hinton:

No creo que sea cómo funciona el cerebro. Claramente no necesitamos todos los datos etiquetados .

Para entender de qué estoy hablando y por qué es importante, retrocedamos un paso …

La piedra angular de la IA: redes neuronales y aprendizaje profundo.

En el núcleo de la investigación de la IA se encuentran estas cosas llamadas redes neuronales. Las redes neuronales son un marco que permite que los algoritmos de aprendizaje automático trabajen juntos, procesen datos complejos y realicen tareas basadas en la información. Ellos aprenden sin aportes humanos de tareas o pasos requeridos en un proceso.

Las redes neuronales profundas se usan ampliamente en un proceso denominado aprendizaje profundo en campos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural, el análisis de imágenes médicas, el filtrado de redes sociales y otras aplicaciones.

El problema con las redes neuronales y el aprendizaje profundo.

Cada vez más personas están reconociendo que las redes neuronales y el aprendizaje profundo tienen limitaciones. Los sistemas de aprendizaje profundo, a diferencia de su designación, no aprenden. Están capacitados utilizando millones de muestras y realizan solo la acción para la que están capacitados. No son inteligentes. Los sistemas entrenados solo pueden responder, no pueden aprender o adaptarse.

También hay preocupaciones importantes con esta forma de inteligencia artificial y aprendizaje automático debido a la cantidad de energía requerida para realizar las acciones y la cantidad de entrenamiento que se requiere. En su mayor parte, el trabajo duro debe pasar a servidores remotos en la nube, lo que aumenta significativamente el tiempo en el que responde la tecnología.

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