La inteligencia artificial es una mala forma de desarrollar tecnología

Ahora que la tecnología ha cambiado el mundo en casi todos los sentidos, y cada día nos afecta a cada uno de nosotros, nos preguntamos cuál será el próximo salto en esta dirección. Con un alto grado de probabilidad, podemos decir que será inteligencia artificial. De hecho, la IA no es ni artificial ni inteligencia, a pesar de que se llame así. Pero todo se debe al hecho de que este fenómeno se convertirá en el próximo paso en el desarrollo de tecnologías, que nos espera literalmente a la vuelta de la esquina. Suena bien, pero ¿es realmente tan bueno y deberíamos estar contentos de que la IA se convierta en una parte importante de los bienes cotidianos que dan forma a nuestro mundo?

La inteligencia artificial es una mala forma de desarrollar tecnología. La inteligencia artificial no solo está cerca, ya está aquí. Pero, ¿es realmente inteligencia? Una fotografía.

La inteligencia artificial no solo está cerca, ya está aquí. Pero, ¿es realmente inteligencia?

¿Qué es la IA?

Искусственный интеллект (o AI o AI) es una palabra de moda para una nueva forma de programar una computadora. Ya sea su teléfono, su reloj o una sala de servidores gigante en las profundidades del subsuelo. El hardware de la computadora en sí no es capaz de aprender, pero puede manipularse para actuar de forma independiente. Esto es lo que se llama IA. En pocas palabras, es una pequeña cantidad de código de computadora que permite que la máquina tome decisiones.

La inteligencia artificial se está utilizando de muchas formas sorprendentes. La IA envía la comida que comes del campo a tu plato. Incluso una tienda de comestibles puede usar IA para determinar cuánto de cada producto hay en los estantes. La IA se utiliza incluso con fines militares. Y ahora mismo está dentro del ordenador, smartphone o tablet desde el que estás leyendo este artículo. Muchos de ellos incluso tienen un chip dedicado para esto.

¿Dónde se aplica la inteligencia artificial?

Todos hemos usado inteligencia artificial y estamos satisfechos con los resultados porque todas las aplicaciones modernas de mapas y navegación la tienen en su núcleo. Queremos ir del punto A al punto B y necesitamos saber que no nos quedaremos atascados en el tráfico o en un área desconocida sin gasolina. Este es el caso cuando la máquina está programada para tomar una decisión.

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¿Dónde se aplica la inteligencia artificial? Cuantos más datos cargamos en una computadora, más sabe sobre todos nosotros. Una fotografía.

Cuantos más datos cargamos en una computadora, más sabe sobre todos nosotros.

También hay ejemplos negativos del trabajo de la IA. Por ejemplo, son bien conocidos por aquellos que trabajan con YouTube, que a menudo bloquea videos o los mueve a otras categorías de recomendación solo por razones que ellos conocen. A menudo observamos el mismo comportamiento con nuestro canal en Yandex Zen. A veces, esta es solo la primera línea de moderación y luego una persona vuelve a verificar el resultado, pero a veces la decisión de AI no está sujeta a apelación.

Es por eso que cuando empresas como Google confían tanto en la IA en productos de consumo como teléfonos Pixel o parlantes inteligentes, es un poco preocupante. Un ejemplo sencillo son los cobros que recoge el teléfono (o mejor dicho el servidor) en función de quién se muestra en las fotografías. Hasta ahora, eso está bien, pero ¿qué pasa con los sistemas como Ring Security, que analizan por rostros quién está en la casa y, en todo caso, activan el ladrido de un perro? Mientras está ladrando, y luego puede ser algo más serio. Pero es poco probable que los algoritmos se vuelvan mucho más confiables en un futuro cercano.

¿Qué debería ser la inteligencia artificial?

Esto es algo que veremos cada vez más, y para que dichos sistemas funcionen bien, deben ser más agresivos. Para su educación, transferimos mucho y transferiremos aún más datos confidenciales sobre nosotros y nuestras vidas. Es solo que una persona “no puede digerirlos”, pero la IA sí puede. La pregunta es: ¿cómo los usará, cuándo los usará y con quién los compartirá?

tengo en casa al menos dos docenas de dispositivos domésticos inteligentes, y casi todas las funciones posibles de los asistentes funcionan en la tableta y el teléfono. Todo debido al hecho de que es bastante difícil rechazar su conveniencia. Cualquiera que los haya probado entenderá de lo que hablo. Pero, de hecho, la gente como yo transfiere una gran cantidad de datos sobre sí mismos a los servidores de Google, Apple, Xiaomi, Yandex y otras empresas. Ahora imagina lo que sucedería si fueran pirateados. Sobre todo porque ya sucedió.

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La principal ventaja de las computadoras es que nunca “olvidan” nada.

Los dispositivos de asistente doméstico de IA son muy baratos. Por ejemplo, se puede comprar un altavoz inteligente Yandex por 3-4 mil rublos, y una bombilla o enchufe inteligente por 500 rublos. Sin embargo, debe comprender por qué es tan barato: lo paga con los datos proporcionados. Estos datos han convertido a Google en el anunciante más grande del mundo y a Jeff Bezos en la persona más rica del mundo, en la tierra y en el espacio.

Qué datos se recopilan sobre nosotros en línea

En un día normal, proporcionas a diferentes empresas una gran cantidad de datos útiles para ellas. Cuando te levantas, cuando desayunas, cuando sales al trabajo, como llegas al trabajo, donde trabajas, donde almuerzas, cuantas horas dedicas al trabajo, donde te quedas en tu camino casa y así sucesivamente.

También proporciona a estas empresas información sobre usted, por ejemplo, buscó en Internet y compró zapatillas de deporte, una chaqueta y una edición de coleccionista del último álbum de King and Fool. Yandex o Google “marcaron” esto y ahora saben un poco más de ti. Todos estos datos se alimentan de un sistema de inteligencia artificial gigante que ejecuta el negocio principal de las empresas, lo que les ayuda a aprender aún más sobre usted. También almacena sus preferencias en un gran grupo. No tienes que ir muy lejos para encontrar un ejemplo. Entras en Yandex Drive y el sistema de navegación incorporado ya sabe dónde está tu casa y con qué voz debe hablar el navegador. Sí, es conveniente, pero pagamos por esta conveniencia con nuestros datos.

Incluso cuando estos datos no se usan directamente, todavía existen. Todas las empresas brindan herramientas para “borrar” los datos que almacenan, pero es ingenuo pensar que todo se borra por completo. Sin trillones y trillones de bits de datos de clientes, Google no podrá orientar los anuncios y simplemente se arruinará. Es necesario decidir y fijar para siempre que los datos personales son una moneda. Por ejemplo, ya te he dicho por qué las empresas están dispuestas a regalar los mejores teléfonos por un centavo. Créame, todavía pagará por ellos, solo que un poco diferente.

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Qué datos se recopilan sobre nosotros en línea. Los altavoces con asistente de voz también recopilan muchos datos sobre nosotros. Una fotografía.

Los altavoces con asistente de voz también recopilan muchos datos sobre nosotros.

Quién recopila datos en línea

Google, Amazon, Yandex, Samsung, Microsoft, Apple y otras empresas recopilan datos. El conocimiento es poder, y los datos de los clientes son capital. Un poco duro, pero entiendes el punto.

Todos estos datos, una vez introducidos en la próxima generación de productos impulsados ​​por IA, no son motivo de preocupación. Pero sucederá nos guste o no. Cuando te conviene, no piensas que google sabecómo enciendes la luz a las 7 de la mañana, pero en el otro extremo del cable de fibra óptica alguien se sienta y se frota las manos que se enteró de tu rutina diaria. Y sí, este bit de información no vale nada, pero esos bits, recopilados de todo el mundo, construyen esos mismos modelos de comportamiento y descubren a quién, qué se puede anunciar.

Tal vez tales sistemas se conviertan en una bendición, o tal vez, como fieles servidores de las corporaciones, recopilen toneladas de información sobre nosotros para sus propietarios, dándonos a cambio la ilusión de comodidad, pero al mismo tiempo brindando un beneficio real solo a sus creadores. . Esto es lo que me asusta un poco.

El término “inteligencia artificial” a menudo se refiere a redes neuronales basadas en tecnología de aprendizaje automático profundo. Además, la tecnología de entrenamiento de redes neuronales está bien desarrollada y está dando sus frutos. Sin embargo, no todos los científicos comparten la opinión de que la inteligencia artificial debería desarrollarse por este camino. Alguien incluso cree que “no se debe confiar” en tales sistemas y que su desarrollo no conducirá a nada bueno.

Por qué la IA moderna es una rama sin salida del desarrollo tecnológico. La inteligencia artificial en el sentido moderno no es en absoluto lo que mucha gente piensa. Una fotografía.

La inteligencia artificial en el sentido moderno no es en absoluto lo que mucha gente piensa

Por qué el aprendizaje automático es malo para el desarrollo humano

En un trabajo a gran escala publicado en las páginas de la edición Technologyreview, el profesor de la Universidad de Nueva York, experto en el campo de la ciencia cognitiva (ciencia del conocimiento), Gary Markus, contó cuál es el uso generalizado de las redes neuronales basadas en el aprendizaje automático profundo. está cargado de.

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Primero, el científico cree que la tecnología tiene limitaciones obvias. En particular, se habla desde hace mucho tiempo de la necesidad de crear la llamada “IA real”, que sea apta para resolver una amplia gama de problemas, y no solo uno específico, como está ocurriendo ahora. Los sistemas de IA existentes ya han alcanzado la cima de su desarrollo y prácticamente no tienen “dónde crecer”. Además, no puede simplemente tomar y, digamos, primero enseñar a una IA a conducir un automóvil y hacer que otra lo repare y luego combinar los sistemas, creando un asistente universal. Las inteligencias artificiales simplemente no podrán interactuar, ya que “aprendieron de manera diferente”.

Puedes entrenar una IA para jugar un Atari mejor que un humano, pero no puedes hacer un buen auto robótico. Aunque esta tarea también es bastante altamente especializada. El aprendizaje profundo funciona bien en el análisis de grandes datos, pero los algoritmos no ven una relación causal y perciben mal cualquier cambio en las condiciones. Mueva los elementos en un juego de computadora dos o tres píxeles, y una IA entrenada se vuelve ineficaz. Haga que el campo Go no sea cuadrado, sino rectangular, y la inteligencia artificial perderá incluso para un jugador novato.

Cómo hacer que la IA sea más inteligente

Para que los algoritmos se vuelvan más eficientes, deben ser “entrenados de manera diferente”. Es necesario asegurarse de que comiencen a ver la relación de los objetos y las consecuencias de interactuar con ellos. En este caso, serviremos como el mejor ejemplo.

Reclute estudiantes en prácticas y en unos pocos días comenzarán a trabajar en cualquier problema, desde derecho hasta medicina. No porque todos ellos sean inteligentes. Y del hecho de que las personas tienen una idea general del mundo que les rodea, y no uno privado.

Cómo hacer que la IA sea más inteligente. Profesor Gary Markus. Una fotografía.

Profesor Gary Markus

Además, lo que ofrece Marcus no es nada nuevo. El ejemplo descrito anteriormente es cómo los científicos imaginaron la “IA clásica”. Pero para que dicha IA funcione de manera efectiva, debemos programar previamente todos los resultados posibles. Y esto es prácticamente irreal. Pero hay una salida. Por cierto, ¿qué forma de desarrollo de IA es preferible en tu opinión? Cuéntanoslo en nuestro chat de Telegram.

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La solución puede ser una especie de simbiosis de “IA clásica”, que ve relaciones y obtiene soluciones de manera comprensible, y aprendizaje profundo, que es capaz de encontrar una solución a través de “ensayo y error”. Puede ser algún sistema básico de reglas y regulaciones con respecto al mundo que nos rodea. En base a ellos, los sistemas de IA ya podrán desarrollarse en un área determinada. La inteligencia artificial real debe comprender cómo funciona todo a su alrededor para comprender las relaciones de causa y efecto y cambiar fácilmente de una tarea a otra. Los sistemas modernos creados con tecnología de aprendizaje profundo simplemente no son capaces de hacer esto.

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