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¿Qué es la ‘verdad fundamental’ en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo?


«Es un error capital teorizar antes de tener datos. Insensiblemente uno comienza a tergiversar los hechos para adaptarlos a las teorías, …

en lugar de teorías que se adapten a los hechos «. – Sherlock Holmes, de» Un escándalo en Bohemia «de Arthur Conan Doyle

Aunque Sherlock Holmes sin duda estaba hablando de la propensión de la inteligencia humana a tergiversar los hechos para ajustarlos a la teoría, avanzamos 127 años y lo mismo se puede decir sobre la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Los algoritmos predictivos que brindan a las máquinas la capacidad de analizar datos son susceptibles de deformaciones similares si no se les proporcionan datos de alta calidad sobre el mundo real, y muchos de ellos. Esta «verdad fundamental» de la que dependen las redes neuronales convolucionales del aprendizaje profundo generalmente requiere que los humanos recopilen y proporcionen a las máquinas información altamente confiable. La creación de tales datos no es trivial; no solo requiere datos abundantes para los clasificadores en las computadoras, sino también «probar» datos de verdad del terreno para asegurarse de que la inteligencia artificial haya aprendido correctamente de la verdad del terreno que se proporcionó.

Tom MitchellTom Mitchell

Le pedimos al experto en aprendizaje automático Tom Mitchell que nos diera su opinión sobre la verdad. Mitchell es profesor de la Universidad E. Fredkin en la Universidad Carnegie Mellon. Ex presidente del Departamento de Aprendizaje Automático de CMU, es conocido por su trabajo fundamental en aprendizaje automático, inteligencia artificial y neurociencia cognitiva y es el autor del libro de texto. Aprendizaje automático. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos, miembro de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia y miembro de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial. Para obtener una visión interesante (basada en datos) de los trabajos de la fuerza laboral que los sistemas de aprendizaje automático, tal como están configurados actualmente, pueden y no pueden hacer, consulte este artículo que Mitchell es coautor con el profesor del MIT Erik Brynjolfsson en la edición de diciembre de Revista de ciencia: «¿Qué puede hacer el aprendizaje automático? Implicaciones para la fuerza laboral».

¿Qué es la verdad básica en inteligencia artificial y aprendizaje profundo?

Siga leyendo para conocer la explicación de Mitchell sobre la verdad fundamental:

Verdad fundamental es solo otra palabra para verdad. Por ejemplo, si estamos interesados ​​en entrenar un sistema de aprendizaje automático para clasificar imágenes de lesiones cutáneas como cancerosas o no, podemos pensar en dos formas de recopilar datos de entrenamiento:

  1. Pídale a un buen médico que etiquete cada imagen de acuerdo con si cree que es cancerosa.
  2. Espere la biopsia del paciente, que da la respuesta verdadera (también conocida como verdad fundamental).

Eso es todo. Una razón por la que esto es importante es que si entrenamos con datos del segundo tipo (verdad básica), entonces tenemos la posibilidad de superar a los propios médicos. Si, en cambio, nos capacitamos en lo que piensan los médicos, podemos, en el mejor de los casos, aprender solo a imitar a los médicos.

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