TLDR; Sí, al proporcionar una forma de etiquetar rápidamente los datos para que los algoritmos de aprendizaje automático supervisados aprendan y mejoren con el tiempo.
Interesante pregunta. Uno de los problemas clave de la inteligencia artificial hoy en día es que la gran mayoría de los algoritmos son supervisados, lo que significa que necesitamos humanos para crear una verdad fundamental que les diga a los algoritmos cómo se han hecho las cosas previamente. Por ejemplo, si quiero crear un algoritmo que pueda identificar si una imagen tiene un perro, necesitaré alimentarlo con fotos de perros y fotos sin perros y hacerle saber cuáles tienen o no perros. Este es un gran cuello de botella para los algoritmos y es una de las muchas razones por las cuales los algoritmos no supervisados que pueden, de alguna manera, aprender por sí mismos, son un tema activo de investigación.
Dado que los algoritmos supervisados siguen siendo la gran mayoría, las interfaces cerebro-máquina podrían facilitar el proceso de etiquetado de datos. Por ejemplo, en el caso de identificar fotos de perros, podríamos interactuar directamente con cerebros humanos para identificar inmediatamente a un perro como un “perro” cuando veo uno en la calle e identificar cualquier otra cosa que veo como “no un perro”. De esta manera, podríamos sintetizar miles de millones de puntos de datos etiquetados que pueden usarse para capacitar a millones de algoritmos de aprendizaje automático que nos hacen la vida más fácil.
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Con las interfaces cerebro-máquina podríamos tener un flujo continuo de datos etiquetados de alta calidad que constantemente entrenan modelos en tiempo real. Hasta entonces, podemos utilizar un sistema como Datmo para obtener esos resultados y crear mejores modelos.
¡Espero que esto ayude!
