5 errores a evitar al aprender inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial imita el razonamiento, el aprendizaje y la percepción de la inteligencia humana hacia las tareas simples o complejas que realiza. Dicha inteligencia se ve en industrias como la atención médica, las finanzas, la fabricación, la logística y muchos otros sectores. Pero hay algo común: errores al usar los conceptos de IA. Cometer errores es bastante genérico y uno no puede esconderse de las consecuencias. Entonces, en lugar de prestar atención a sus repercusiones, debemos comprender la razón por la cual tales errores pueden ocurrir y luego modificar las prácticas que generalmente realizamos en escenarios en tiempo real. 

Dediquemos un tiempo a conocer los errores que debemos evitar al comenzar a aprender Inteligencia Artificial:

1. Comenzar su viaje de IA directamente con aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una subparte de la inteligencia artificial cuyos algoritmos están inspirados en la función y estructura de nuestro cerebro. ¿Estás tratando de vincular la estructura de nuestro cerebro y su funcionamiento con redes neuronales? Sí, puede (en el contexto de la IA) porque hay neuronas presentes en nuestros cerebros que recopilan señales y las dividen en estructuras que residen en el cerebro. Esto le permite a nuestro cerebro entender cuál es la tarea y cómo debe hacerse. ¡Ahora, puede intentar comenzar su viaje de IA con Deep Learning (o DL) directamente después de saber un poco sobre las redes neuronales!  

Sin duda habrá mucha diversión, pero el punto es que es mejor no introducir DL inicialmente porque no logra un mayor rendimiento al trabajar con conjuntos de datos más pequeños. Además, practicar DL no solo es más difícil sino también costoso, ya que los recursos y la potencia informática necesarios para crear y monitorear algoritmos DL están disponibles a costos más altos, lo que genera gastos generales mientras se administran los gastos. Incluso a veces, cuando intenta comenzar a interpretar los diseños de red y los hiperparámetros involucrados con los algoritmos DL, tiene ganas de golpearse la cabeza porque es bastante difícil interpretar la interpretación exacta dela secuencia de acciones que un Algoritmo DL quiere transmitir. Todos estos desafíos se presentarán en el camino de su viaje de IA y, por lo tanto, es beneficioso no introducir el aprendizaje profundo directamente.          

2. Hacer uso de un modelo de IA influenciado

Un modelo de IA influenciada siempre estará sesgado de manera injusta ya que los datos recopilados por él se inclinarán hacia los prejuicios existentes de la realidad. Tal inclinación no permitirá que los algoritmos de inteligencia artificial identifiquen las características relevantes que corresponden a un mejor análisis y toma de decisiones para escenarios de la vida real. Como resultado, los conjuntos de datos (entrenados o no) mapearán patrones injustos y nunca adoptarán perspectivas igualitarias en algún lugar que respalde la equidad y la lealtad en el proceso de toma de decisiones que siguen los sistemas basados ​​en IA.  

Para comprender el impacto negativo de un modelo de IA influenciado, podemos echar un vistazo al estudio de caso de COMPAS. COMPAS es una herramienta influenciada por IA cuyo formato completo es Perfiles de Gestión de Delincuentes Correccionales para Sanciones Alternativas . Es utilizado por los tribunales estadounidenses para predecir si el acusado puede convertirse o no en reincidente (reincidencia penal en diferentes tipos de delitos). Cuando esta herramienta examinó los datos, los resultados fueron realmente impactantes. Predijo falsa reincidenciaal concluir que el 45 por ciento de los acusados ​​negros eran reincidentes, mientras que el 23 por ciento de los acusados ​​blancos fueron clasificados como reincidentes. Este estudio de caso cuestionó la precisión general del modelo de IA utilizado por la herramienta y describe claramente cómo ese sesgo invita a la discriminación racial entre las personas de los Estados Unidos. De ahora en adelante, es mejor no utilizar un modelo de IA sesgado , ya que puede empeorar la situación actual al crear una serie de errores en el proceso de toma de decisiones impactantes.

3. Intentar ajustar la precisión de los algoritmos de IA a cada negocio. Dominio

Cada negocio. El dominio (comercial) no intentará ajustar la precisión en cada uno de sus procesos de IA en curso o futuros, ya sea relacionados con el desarrollo de software o el servicio al cliente. Esto se debe a que hay otras características que las empresas comerciales consideran, como la solidez, la flexibilidad, la innovación, etc. Todavía pensando cuál podría ser la razón!! La respuesta es: la precisión es lo más importante, ¡pero la interpretabilidad tiene su propio potencial!  

Por ejemplo, los clientes responsables de generar buenos ingresos para empresas comerciales verifican la precisión en un límite de, digamos, el 90 por ciento, pero también verifican la solidez y flexibilidad de los algoritmos de IA mientras comprenden el problema comercial actual y luego predicen los resultados .mucho más cerca de sus valores reales. Si los algoritmos no logran factorizar los problemas y no se dan cuenta de la importancia de la interpretación de los datos en momentos en que están prediciendo las conclusiones, los clientes rechazan inmediatamente dicho análisis. Aquí, lo que realmente buscan es que los algoritmos de IA interpreten bien los conjuntos de datos de entrada y muestren robustez y flexibilidad al evaluar la array de decisión de manera adecuada. De ahora en adelante, prefiere no ajustar la precisión con cada dominio generando visibilidad para las empresas en los tiempos actuales o futuristas.

4. Perder el tiempo asaltando los conceptos de IA  

Asaltar los conceptos de IA no le permitirá adquirir una comprensión más profunda de los algoritmos de IA. Esto se debe a que esos conceptos teóricos están sujetos a ciertas condiciones y no corresponderán a la misma explicación en situaciones en tiempo real. Por ejemplo, cuando se inscribe en un curso, digamos un curso de ciencia de datos, hay varias terminologías integradas en el plan de estudios. Pero, ¿se comportan igual cuando se aplican a escenarios en tiempo real?  

¡Por supuesto que no! Sus resultados varían porque las terminologías, cuando se exponen a situaciones, se ven afectadas por varios factores cuyos resultados solo se pueden entender después de involucrarse en cómo estas técnicas prácticas encajan bien en un contexto más amplio y la forma en que funcionan. Entonces, si sigue asimilando los conceptos de IA, será difícil permanecer conectado con su significado práctico por un período más largo. En consecuencia, resolver el problema del mundo real existente se convertirá en un desafío y esto tendrá un impacto negativo en su proceso de toma de decisiones.  

5. Tratando de comprar todo rápidamente

Acceder rápidamente aquí significa apresurarse a aprender un número máximo de conceptos de IA de manera práctica e intentar crear modelos de IA (que constan de diferentes características) en un lapso más corto. Tal prisa no será ventajosa. Más bien, esto lo obligará a sacar conclusiones precipitadas sin validar los conjuntos de datos actuales modelados para comprender bien los requisitos comerciales. Además, tal estrategia hará que sus mentes caigan en una confusión total y tendrá más problemas, en lugar de soluciones, en su bolsillo.  

Podemos entender esto a través de un ejemplo de la vida real. Suponga que está en la cocina y está preparando su comida. Ahora, tu hermano entra y te pide que prepares bocadillos en 20 minutos. Pensando si estoy atrapado o confundido!! Sí, enfrentará una confusión interminable al decidir si debe preparar su comida o los bocadillos para su hermano. Como resultado, esto afectará su precisión en la preparación de comidas/meriendas de calidad porque ahora tiene un límite de tiempo de 20 minutos. Tal situación ocurre cuando uno intenta capturar todas las terminologías y nociones integradas dentro de un sistema/modelo basado en IA. Por lo tanto, en lugar de tratar de tomar todo rápidamente , debe seguir el principio LENTO Y CONSTANTE.Lo ayudará a resolver el desafío existente de la IA mediante la selección de conjuntos de datos debidamente validados que no estén vinculados a resultados no precisos.