¿Pueden las personas con IQ (100) promedio dominar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

No soy fanático de las pruebas de coeficiente intelectual. Nunca más me someteré a uno. No son realmente buenos en casi nada. Si (y eso es un gran si) funcionan, te dan una medida de lo que yo llamo “ancho de banda intelectual”, pero no dicen nada sobre determinación o motivación. Además, hay muchas pruebas de coeficiente intelectual, tanto reales como clones estúpidos o tonterías inventadas en Internet. Tu 100 no es muy significativo para mí. Tengo un amigo que fue evaluado en los años 60 una vez, en los años 80 otro, y tiene un doctorado (las pruebas son notoriamente malas para las personas con algunos trastornos como el autismo, y él es TEA).

Dicho esto, una puntuación de 100 en la prueba de coeficiente intelectual clásica y científicamente validada debería significar que una persona es de inteligencia promedio, por lo que la pregunta es si una persona de inteligencia promedio puede convertirse en un analista o desarrollador de datos que usa ML y aprendizaje profundo. Esa es una pregunta interesante y difícil de responder.

La mayoría de las personas que entran en este campo comenzarán obteniendo títulos universitarios en ciencias de la computación (CS), matemáticas, estadísticas u otra disciplina STEM (hay otras formas, pero generalmente son más difíciles, no más fáciles). Cualquiera de esos títulos requerirá trabajo duro de un estudiante brillante (dotado intelectualmente, por encima del promedio). ¿Puede alguien con una inteligencia promedio obtener un título en CS (por ejemplo)?

En los EE. UU., Gracias a No Child Left Behind, un plan de 2001 para mejorar las escuelas midiendo todo y sometiendo a los niños a pruebas y estandarización, la educación de EE. UU. K-12 ha ido muy cuesta abajo. Los estudiantes llegan a la universidad mucho menos preparados que antes, pero lo que es peor, vienen con menos motivación. Incluso los estudiantes más brillantes se aburrirán con las pruebas estandarizadas, y esas pruebas no empujarán intelectualmente a esos estudiantes. Como resultado, aunque recibo muchos estudiantes con ciertos dones intelectuales, pocos de ellos tienen alguna motivación.

Ahora tengo un estudiante que, en comparación con sus compañeros, no parece tener tanto ancho de banda intelectual. La mayoría de las tareas parecen mucho más difíciles, aunque el estudiante tiene momentos de comprensión (esto es importante; el intelecto no es una escala, sino que tiene muchas dimensiones, y necesitamos diferentes tipos de pensadores). Sin embargo, el estudiante está dispuesto a trabajar y está teniendo éxito.

Eventualmente, sin embargo, hay un límite. Como se señaló, este estudiante tiene percepciones sólidas periódicas, y no es que el estudiante no pueda dominar el material. Más allá de eso, alguien interesado en esta área necesitaría tomar mi curso de IA, y aunque dejaría que este estudiante lo haga, no estoy seguro de alentarlo. Si realmente quisieras ser bueno, también necesitarías estadísticas y algo de álgebra lineal más allá de una muy buena comprensión de la programación.

¿Dónde terminarás? ¿Puedes triunfar? Lamentablemente, no todas las cosas son posibles, pero hasta que lo haya intentado, y potencialmente haya fallado varias veces y haya seguido intentándolo, no lo sabrá.

Lo que le animo a hacer es seguir su interés y pasión. No establezca expectativas si le preocupa que no pueda alcanzarlas. ¿Sería suficiente aprender sobre este campo? ¿Serías feliz si pudieras jugar en tu tiempo libre? Si está realmente interesado, simplemente persiga esto y vea qué sucede. No dejes que las métricas te limiten; sal e intenta, y ve si puedes tener éxito. Si todo lo que sucede es que aprendes algo, no es un mal resultado. Además, el hecho de que no puedas lograr algo a la edad que tengas ahora no significa que nunca puedas lograrlo.

Hacer frente a sus propias limitaciones es difícil, pero puedo decirle por experiencia que hacer suposiciones sobre sus limitaciones es realmente más difícil y más duro. Me desanimé activamente de perseguir cualquier cosa artística o musical, incluso como un hobby. Nunca creí que pudiera tener éxito. Estaba tan convencido de que fracasaría que nunca lo intenté, o nunca lo intenté mucho. Tengo una envidia excepcional de las personas con talento musical. Eventualmente compré una guitarra, pero no pude mantener la práctica para ser lo suficientemente bueno como para tocar realmente. Todavía tengo la guitarra, y tal vez algún día lo intente de nuevo. Sinceramente, me siento mejor ahora, después de haberlo intentado y fracasado, que cuando supuse que necesariamente fallaría.

Tenga en cuenta que, si los cuida y alimenta, sus intereses intelectuales crecerán y se transformarán, y es probable que generen pares. Si los anula, se marchitarán y morirán, y ninguno o pocos nuevos intereses se apoderarán de usted.

¡Buena suerte!

Para evitar despotricar sobre el uso opresivo de las pruebas de coeficiente intelectual, voy a reinterpretar su pregunta para que signifique: “¿Alguien con una habilidad matemática promedio puede aprender el aprendizaje automático?” (El aprendizaje profundo es solo un área del aprendizaje automático).

Si.

El aprendizaje automático aplicado es inherentemente experimental y requiere diferentes tipos de pensamiento de los que encontrarías en matemáticas puras. Hay muchas matemáticas involucradas, especialmente álgebra lineal, probabilidad y, para comprender profundamente muchos algoritmos, cálculo multivariable.

Tu habilidad matemática no es estática. Si bien algunos pueden tener una ventaja sobre usted, los humanos mejoran con la práctica: es posible que ahora no sea bueno para visualizar los procesos de decisión de Markov, pero si continúa practicando, mejorará.

Los conceptos centrales en el aprendizaje automático a menudo se presentan en formas obtusas y oscurantistas, pero generalmente no son fundamentalmente complicados. Como en muchos campos, muchas personas simplemente no son muy buenas para explicar lo que hacen.

Al principio, una buena parte del trabajo consiste en aprender a traducir el lenguaje ML en conceptos con los que pueda comprender su cerebro.

Requiere mucho trabajo.

¡Nada es imposible, la palabra misma dice ‘Soy posible’!

– Audrey Hepburn Quotes

¿Sabes lo que hace la gente promedio?

Renuncian fácilmente, tienen miedo, rara vez persiguen sus sueños porque piensan en tantas cosas que pueden salir mal. Por supuesto, las cosas van mal, a veces podemos caer de bruces, pero eso no importa. La gente promedio espera que se les diga qué hacer, si alguien les dice que no son lo suficientemente buenos, creen.

¿Sabes lo que hacen los grandes triunfadores?

No se rinden, tienen miedo, pero de todos modos lo intentan, persiguen objetivos incluso cuando las personas que los rodean les dicen que no deberían hacerlo, siempre vuelven una y otra vez. Se dan cuenta de que todo es posible.


Por lo tanto, depende de usted ser promedio o superar el promedio, de lo contrario no se trata de las otras personas, sino de usted. ¿Qué quieres hacer? No creo que haya nada difícil en el aprendizaje automático (ML), en serio, nada difícil.

Mi consejo sería tratar de poner a prueba su comprensión sobre ML y aprendizaje profundo (DL) al leer el libro de aprendizaje profundo [1] y simplemente leer la introducción y algunos otros capítulos y si, después de un tiempo, todavía suenan como tonterías. intente otra cosa, ML y DL no son para usted.

Espero que esto ayude.

Notas al pie

[1] Aprendizaje profundo

No lo sé.

En general, diría que las pruebas de coeficiente intelectual son inútiles para predecir algo importante. Sin embargo, eso no es del todo cierto … Las pruebas de coeficiente intelectual suelen ser su capacidad para detectar patrones en los datos y eso es una parte importante del aprendizaje automático.

Probablemente estarás bien, pero te animo a que seas un poco más estructurado cuando busques patrones. Quizás asigne un poco más de tiempo a esta actividad que otros. Si tiene muchos problemas con esto, entonces quizás se concentre en un aspecto diferente del campo (por ejemplo, programación).

Sí … cualquiera puede … el aprendizaje de máquinas es solo un conjunto de reglas mediante las cuales podemos entrenar a la computadora mediante el uso de una gran cantidad de datos para reconocer patrones. Creo que el coeficiente intelectual no importa aquí si tienes habilidades de codificación que puedes hacer es … la mejor de las suertes para tu futuro …

No veo por qué no.

La prueba IQ se trata de descubrir qué tan bueno eres en las pruebas IQ, no se trata de ser un ingeniero de software.

Creo que son ideales, si esto te inspira es como si no quisieras aprender, así que hagamos que la máquina aprenda por ti y haga el trabajo después de aprender. \ U0001f609

More Interesting

¿Cómo podríamos realmente transferir las capacidades y posibilidades potenciales de la IA a la mejora de la inteligencia y las capacidades humanas?

¿Los enemigos en los videojuegos son realmente inteligentes, o simplemente están programados para reaccionar a los movimientos de un jugador específico?

¿Cuáles son las cosas necesarias para ser un súper experto en inteligencia artificial?

A partir de abril de 2017, ¿a qué distancia están los mejores chatbots de la IA en la película 'Her'?

¿Hay algún ejemplo de robots que maten humanos sin razón lógica?

¿En qué asesor de IA invertirías?

Cómo escribir una aplicación de IA que lea todos los tipos de registros de miles de servidores, enviar de vuelta a un cerebro de análisis de ML y proporcionar respuesta a cada servidor

¿Por qué la NASA desarrolló el corazón artificial?

¿Alguna vez llegaremos a los puntos donde los videojuegos pueden responder a las entradas del lenguaje natural?

Nosotros, los humanos, estamos desarrollando IA. Que otros extraterrestres (ET) también desarrollen IA como nosotros. ¿Cómo se encontrarán los dos? Significa IA de humanos y IA de Alians.

¿Son las computadoras o los humanos mejores en la toma de decisiones en tiempo real?

¿Qué dicen los profesores universitarios sobre las técnicas de aprendizaje automático aplicadas en sus campos?

¿Cómo son relevantes los proyectos como Apache Spark para la inteligencia artificial?

Si se puede programar una IA totalmente autorreprogramada y totalmente sensible, ¿hay alguna forma de evitar que tenga alguna posibilidad de ser maliciosa?

¿Cuál es la diferencia entre ensacado y aprendizaje en conjunto?