Contenido
- 1. La IA consiste en robots inteligentes o androides que se parecen a los humanos.
- 2. La IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son lo mismo.
- 3. La IA aprende completamente por sí sola.
- 4. Los chatbots son la forma más básica de IA.
- 5. El poder necesario para realizar todas las futuras operaciones de aprendizaje profundo es insostenible.
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- 6. Es fácil para una empresa alquilar la potencia informática necesaria para alimentar las operaciones de IA.
- 7. Necesitas inmensas cantidades de datos para entrenar IA.
- 8. AI reemplazará las herramientas de BI existentes, haciendo obsoleta cualquier tecnología anterior.
- 9. Las redes neuronales son como redes biológicas pero mecánicas.
- 10. La IA eventualmente se volverá lo suficientemente inteligente como para comprender que los humanos son peligrosos y deben ser exterminados.
Fuente: Usa Pyon / Dreamstime.com
Para llevar:
La IA es una tecnología de moda, pero muchas personas tienen ideas erróneas sobre lo que implica exactamente. Aquí echamos un vistazo a algunos de los mitos que rodean a la IA y examinamos los hechos.
¿Por qué todo el mundo habla de IA, pero todavía no vemos robots amigables como Datos de "Star Trek" caminando entre humanos? ¿Recordamos agregar la Segunda Directiva principal de RoboCop a sus patrones con guiones para que puedan "Proteger a los inocentes" en lugar de exterminar a la humanidad tan pronto como obtengan plena conciencia?
Hoy en día, existe mucha confusión acerca de qué son en realidad la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, qué pueden hacer las "máquinas inteligentes" y cuál es el estado actual de las tecnologías de IA. Es hora de disfrutar de algunos viejos desacreditaciones, así que vamos a reventar los 10 mitos más comunes sobre la IA. (Para obtener más información sobre el futuro potencial de la IA, consulte ¿La revolución de la IA va a hacer del ingreso universal una necesidad?)
1. La IA consiste en robots inteligentes o androides que se parecen a los humanos.
Demasiado "Blade Runner" para todos aquí, ¿hmm? Aunque hay mucha confusión general entre la robótica y la IA, son dos campos de ciencia completamente diferentes que sirven para diferentes propósitos. Los robots son dispositivos físicos servidos por actuadores y sensores para realizar una amplia gama de tareas, como construir, transportar o desmontar productos en fábricas.
La IA es un software programado de tal manera que es lo suficientemente autónomo como para tomar decisiones y aprender de sus errores. Aunque algunos robots eventualmente pueden ser mejorados por algoritmos de IA, la parte de "inteligencia" es solo una habilidad adicional que la IA puede poseer.
2. La IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son lo mismo.
Aunque todas son partes del mismo sistema de IA más grande, son tres cosas diferentes. Básicamente, el aprendizaje automático es el método a través del cual la IA aprende de fuentes externas, como al usar algoritmos para discriminar datos y determinar sus comportamientos correctos. El aprendizaje profundo es solo una posible técnica utilizada en aplicaciones prácticas de aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales (NN) y se utiliza para decirle a la IA cuál es su probabilidad de tomar la decisión correcta.
3. La IA aprende completamente por sí sola.
A pesar de una exageración exagerada sobre la inteligencia artificial que supuestamente pudo aprender por sí sola, aún es imposible encontrar un sistema impulsado por inteligencia artificial que tenga alguna aplicación del mundo real que pueda crecer desde cero conocimiento sin ayuda humana. La IA no puede "entender" cualquier sistema que tenga que lidiar con información oculta o incertidumbre de cualquier tipo, que aún necesita ser alimentado por datos y datos humanos. Además, cada bit de información debe tener un propósito claro, algo que la IA no puede adivinar sin fuentes externas (al menos no al principio).
4. Los chatbots son la forma más básica de IA.
Una vez más, incluso si hay algunos chatbots que utilizan formas de IA más o menos rudimentarias, la mayoría de ellos no son más que programas básicos que interactúan con humanos a través de interfaces de voz. En lugar de ser realmente "inteligentes", la mayoría de los chatbots tienen respuestas preprogramadas que se dan en respuesta a ciertas palabras clave en la entrada del usuario. Para que un chatbot se convierta en una verdadera IA, debe poseer varias tecnologías que le permitan comprender a un humano, conocer sus necesidades y reaccionar en consecuencia. Necesita software de voz o reconocimiento, análisis de sentimientos, algún tipo de programa de aprendizaje automático y una tecnología de generación de lenguaje natural. (Para obtener más información sobre los chatbots, consulte Le preguntamos a los profesionales de TI cómo las empresas utilizarán los chatbots en el futuro. Esto es lo que dijeron).
5. El poder necesario para realizar todas las futuras operaciones de aprendizaje profundo es insostenible.
Es innegable que la IA requiere una gran cantidad de potencia informática adicional para capacitarse y realizar todas sus complejas operaciones de aprendizaje profundo. En un futuro donde la mayoría de las empresas utilizarán la IA hasta cierto punto, este problema puede crecer en proporciones épicas, haciendo que su uso sea potencialmente insostenible. Sin embargo, la IA en realidad puede proporcionarnos más energía al detener un problema perenne de producción de energía: desperdicio e ineficiencia de las redes eléctricas. Las empresas de servicios públicos terminan comprando el exceso de energía de los usuarios privados, que también desperdician la mayor parte del exceso de electricidad que generan, ya que las redes actuales no se construyeron para acomodar el nivel moderno de diversificación. La IA puede rescatarnos reemplazando las redes antiguas por microgrids más nuevas, inteligentes y alimentadas por IA que saben exactamente cómo distribuir la electricidad en tiempo real con la máxima eficiencia.
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No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
6. Es fácil para una empresa alquilar la potencia informática necesaria para alimentar las operaciones de IA.
... si AWS, Google, Microsoft y Alibaba Cloud no estuvieran centralizando actualmente la gran mayoría de la potencia informática disponible en el mundo. Por lo tanto, los desarrolladores de IA actualmente tienen solo dos opciones: alquilarlo a precios excepcionalmente altos o comprar su propio hardware súper costoso.
Sin embargo, existe la posibilidad de que esta desacreditación del mito pueda ser ... desacreditada en el futuro cercano. Una nueva compañía llamada Tatau desarrolló una plataforma de supercomputación basada en blockchain que puede resolver el problema. Su solución permite la agregación y reventa de los recursos combinados de una red distribuida globalmente de máquinas basadas en GPU. Imagine mineros de criptomonedas, jugadores u otras computadoras de alto rendimiento dedicando su poder de cómputo al desarrollo de IA. Las compañías de inteligencia artificial pueden aprovechar esta fuente subexplotada de potencia de GPU para entrenar sus modelos de aprendizaje automático a un precio mucho más barato. Tenga en cuenta que esta nueva plataforma también puede proporcionar una respuesta al problema destacado en el punto 5, ya que promueve el uso eficiente de los recursos actualmente sin explotar.
7. Necesitas inmensas cantidades de datos para entrenar IA.
No necesariamente. Claro que necesitas mucho de datos y potencia informática para entrenar una IA desde cero. Y, aunque en menor medida, necesita terabytes de datos para entrenar a una IA para realizar una tarea compleja, como conducir un automóvil. Sin embargo, dependiendo del campo de aplicación de la IA, las redes neuronales pre-entrenadas son lo suficientemente flexibles como para ser re-entrenadas solo en algunas áreas específicas. El marco de datos básico puede provenir de un conjunto de datos más grande y más general, con solo la última parte de la red que necesita ser reemplazada para "llenar los espacios en blanco" específicos para ese caso de uso dado.
8. AI reemplazará las herramientas de BI existentes, haciendo obsoleta cualquier tecnología anterior.
Eso es un poco exagerado, por decir lo menos. La mayoría de las soluciones modernas de inteligencia empresarial (BI) son altamente escalables y a menudo personalizables, de modo que cualquier futuro modelo basado en inteligencia artificial puede integrarse fácilmente directamente dentro de sus plataformas. Las empresas siempre prefieren implementar solo aquellas soluciones que vienen sin ningún riesgo de interrupción del flujo de trabajo, y las tecnologías de inteligencia artificial se han adaptado a esta necesidad. Por lo tanto, la mayoría de las plataformas de IA se implementan a través de la web, por lo que no es necesario reemplazarlas o, en el peor de los casos, se pueden implementar de manera segura en fases.
9. Las redes neuronales son como redes biológicas pero mecánicas.
Ninguna red neuronal puede esperar alcanzar una fracción de la complejidad del cerebro humano. A pesar de muchos años de investigación clínica y científica, todavía no entendemos las redes neuronales biológicas en su totalidad, ya que las neuronas cumplen tantas tareas diferentes con el cuerpo humano (piense en la diferencia entre una neurona sensorial y una motora) e incluso transmiten información a través de muchas vías diferentes (usando electricidad, potencial químico y neurotransmisores). Las redes neuronales solo pueden entender entradas muy simples en la típica forma de máquina 1 o 0 ("sí" o "no"). Es como comparar la complejidad de un avión militar con una cometa solo porque ambos pueden volar.
10. La IA eventualmente se volverá lo suficientemente inteligente como para comprender que los humanos son peligrosos y deben ser exterminados.
Bueno, en realidad no podemos desacreditar este mito ya que no es un mito. Es una realidad ¡Prepárense, porque la resistencia es inútil!
Bromas aparte, en pocas palabras, la inteligencia artificial no tiene la inteligencia necesaria para comprender el mundo a su alrededor y tomar decisiones autónomas y racionales. Cada algoritmo está desarrollado para realizar una tarea y no puede hacer nada fuera de eso, y mucho menos alcanzar la capacidad de pensar de forma independiente. Las computadoras usan la "fuerza bruta" de sus poderes computacionales superiores para encontrar una solución a problemas relativamente simples, pero carecen de la comprensión, la profundidad de percepción y la complejidad estratégica para tener un propósito fuera del que están programadas.
Así que descanse tranquilo, porque la IA no será más que nuestros ayudantes y servidores artificiales durante mucho, mucho tiempo.