Cómo superar las desventajas de la inteligencia artificial
El ámbito de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado profundos cambios y se ha vuelto más sofisticado con el paso de los años. La inteligencia artificial ha sido aclamada como una tecnología que cambia las reglas del juego. Gracias a su inteligencia, la inteligencia artificial realiza tareas antes que el hombre, como el reconocimiento del habla, la visualización de patrones y la toma de decisiones, pero sólo puede convertir un lenguaje. Sin embargo, esa definición es análoga desde el lanzamiento de ChatGPT. Además, no es sólo una sobreestimación de las capacidades de la inteligencia artificial generativa.
Sin embargo, existen desventajas de la inteligencia artificial. Aquí evaluaremos las desventajas de la inteligencia artificial y aportaremos valiosas sugerencias sobre cómo superar las desventajas de la inteligencia artificial.
Desventajas de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es mejor que los humanos en varios aspectos, pero tiene varias desventajas. Curiosamente, la inteligencia artificial juez, que sería más lista que los demás durante el juego, se frustraría ante la más mínima variación en las reglas del juego. Además, no sería capaz de aplicar los conocimientos adquiridos en otro juego porque es difícil. Junto con esa capacidad, los humanos pueden generalizar la experiencia para realizar otras tareas no relacionadas con la tarea dada aunque los datos sean difícilmente accesibles, y esta característica antes y después fue elogiada por grandes pioneros de la inteligencia artificial.
Aunque el aprendizaje profundo y las redes neuronales pretenden imitar la interacción de las neuronas del cerebro, aún queda mucho por digerir sobre su complejo funcionamiento. En cuanto a capacidad de procesamiento, nuestro cerebro es como un superordenador formado por muchos miles de CPU y GPU.
La afirmación de un experto: «Incluso nuestros superordenadores son más débiles que el cerebro humano, que puede funcionar a un exaflop por segundo». Pero todavía tenemos nuestros algoritmos que no han mejorado para predecir qué potencia de cálculo necesitamos, lo cual es difícil.
Curiosamente, la mera capacidad de procesamiento puede no ser necesariamente responsable directa de una inteligencia superior como la asociada a diversas criaturas. La idea de que un impulso de hardware conduce a una inteligencia superior se demostró falsa por el hecho de que ciertos animales tienen cerebros y neuronas de mayor tamaño que los de los humanos. Reconocer los límites de utilización de la inteligencia artificial es una de sus partes esenciales. Aunque todavía estamos lejos de la situación de la inteligencia artificial de nivel humano, las empresas están intentando abordar este problema.
Cómo superar las limitaciones de la inteligencia artificial
Sin embargo, a pesar de todas estas dificultades, se pueden superar las desventajas de la inteligencia artificial. Se está trabajando en una inteligencia artificial explicable para abordar el problema de la caja negra. La inteligencia artificial explicable es un concepto centrado en algoritmos transparentes que expliquen el proceso por el que se llega a predicciones y decisiones. Esta transparencia también puede ayudar a descubrir errores o sesgos en los algoritmos.
Otro aspecto esencial es la gestión y la gobernanza de los datos, ya que gestionan los datos de alta calidad sobre los que aprenden la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Las entidades deben invertir en gestión y gobernanza de datos para extraer una alta eficacia de sus algoritmos.
La cúspide de la inteligencia artificial se prevé como un centro de filosofías creativas surgidas de la integración con la inteligencia humana. Casi puede descartarse que la inteligencia artificial sea capaz de replicar y sustituir por completo los procesos de pensamiento humano. Aun así, se están produciendo avances significativos en la construcción de sistemas más inteligentes, similares a los humanos, que puedan cooperar con nosotros en la realización de trabajos.
Las empresas pueden adoptar diversas técnicas para superar los límites de la inteligencia artificial en sus prácticas u obtener más beneficios de las ventajas de la inteligencia artificial. A continuación, te ofrecemos la clave de respuestas completa para estas estrategias de lectura, ejemplos y ayudas visuales para que se adapten mejor a tu estilo de aprendizaje.
Mejorar las actualizaciones de los algoritmos
Se aconseja a las empresas que den un paso adelante y sigan mejorando los algoritmos de inteligencia artificial para que su rendimiento sea constante. El ajuste constante de los algoritmos y las actualizaciones de los modelos pueden ofrecer soluciones a las deficiencias y, por tanto, aumentar la precisión. Por ejemplo, Google Search siempre perfecciona sus algoritmos de inteligencia artificial, garantizando una mayor precisión y relevancia con el paso del tiempo.
Inteligencia híbrida
El conocimiento humano se adapta a las limitaciones y objetivos de la inteligencia artificial para ofrecer mejores resultados. Las empresas pueden utilizar una estrategia mixta en la que la inteligencia artificial asista el trabajo de los operadores humanos en el proceso de toma de decisiones. Por ejemplo, en la atención sanitaria, la inteligencia artificial integrada en herramientas de diagnóstico puede utilizarse para eliminar errores durante el proceso, lo que permite combinar los conocimientos humanos con la inteligencia artificial.
Inteligencia artificial explicable
La interoperabilidad y la explicabilidad de las decisiones de la inteligencia artificial pueden ayudar a generar confianza y una cooperación mutuamente beneficiosa. Los métodos de inteligencia artificial explicables, por ejemplo, permiten a los humanos comprender cómo llega la inteligencia artificial a sus razonamientos. Esto es crucial, especialmente en áreas como la asistencia sanitaria y los coches autónomos. Asimismo, IBM y DARPA son dos organizaciones que investigan sobre inteligencia artificial explicable, con la intención de aclarar los procesos de toma de decisiones.
Calidad de los datos y eliminación de sesgos
Las entradas de datos de la mejor calidad y la eliminación de sesgos podrían mejorar el rendimiento del algoritmo de inteligencia artificial. Las organizaciones pueden garantizar la eliminación de sesgos en sus sistemas aplicando procesos eficientes de recopilación de datos y utilizando conjuntos de datos mixtos. Los modelos de inteligencia artificial deben auditarse y controlarse periódicamente para eliminar cualquier comportamiento discriminatorio en su interior.
Aprendizaje colaborativo
Los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender del conocimiento humano colectivo a través de las tecnologías, que son plataformas de colaboración. La inteligencia artificial puede dar a una empresa la oportunidad de mejorar constantemente a través del aprendizaje de las interacciones y aportaciones humanas. Las plataformas de crowdsourcing como Kaggle fomentan la cooperación y mejoran los modelos de inteligencia artificial entre los científicos de datos.
Recompensa del aprendizaje por refuerzo y el autoaprendizaje
Las empresas pueden investigar métodos de aprendizaje por refuerzo, que pueden proporcionar sistemas de aprendizaje automático para optimizarse a sí mismos. El aprendizaje por refuerzo permite a la inteligencia artificial pasar por experiencias y seguir modificándose a sí misma para obtener mejores resultados. Ejemplos de ello son AlphaGo de DeepMind, que mejoró el nivel humano del juego Go utilizando un método llamado aprendizaje por refuerzo.
Computación cuántica
La implementación de ordenadores cuánticos podría eludir estas restricciones. Los algoritmos cuánticos de aprendizaje automático se ocupan de cálculos complejos más allá de la velocidad de la luz, lo que posibilita algoritmos de inteligencia artificial más intrincados. IBM, Google y Microsoft, entre otros, están explorando enérgicamente la computación cuántica con fines de inteligencia artificial.
Este artículo está escrito con el objetivo de mostrarle las carencias de la inteligencia artificial y cómo puede superarlas con la ayuda de estrategias adecuadas. El espacio de la inteligencia artificial se ha revolucionado cuando OpenAI, el desarrollador de GPT-4, sacó su último producto, y hay muchos recién llegados al campo de las herramientas de inteligencia artificial generativa. El mundo está a punto de asistir a una época concurrente de cambio y disrupción.
