Con Machine Learning, estamos tratando de hacer que las computadoras aprendan como los humanos, y en el proceso, se vuelvan tan inteligentes e independientes.
Pero muchas aplicaciones de aprendizaje automático de hoy simplemente hacen lo que los humanos también pueden hacer si tienen tiempo libre. Ejemplos:
1. Identificación de spam en el correo electrónico: los humanos pueden hacer esto.
2. Visión por computadora (detección de objetos): los humanos también podemos detectar objetos.
3. Procesamiento del lenguaje: Sí, también podemos hacer esto.
4. Búsqueda semántica: también podemos hacer esto manualmente.
5. Escribir programas: hay programas que escriben otros programas, como AppBuilder, pero obviamente también podemos hacerlo.
Hasta ahora, estos programas de autoaprendizaje simplemente nos están haciendo la vida más fácil.
Si está completamente desarrollado, ¿qué pueden lograr los algoritmos de Machine Learning que los humanos no pueden o sería dolorosamente difícil para los humanos?
1. Clasificación de secuencias de ADN.
2. Comprender los principios científicos existentes y usarlos para probar otros nuevos. Tal vez incluso invente la Gran teoría unificada
3. Si las computadoras pueden aprender por sí mismas, toda la clase de problemas NP puede convertirse en P aka P = NP puede ser probado. Eso solo resuelve un camión lleno de problemas que los humanos han estado enfrentando.
4. Predecir la insuficiencia cardíaca, los accidentes aéreos nunca sucederán, los vehículos autónomos (que nunca chocan), predecir las depresiones económicas y sugerir soluciones para evitarla, luchar por nosotros (las máquinas que aprendieron mejor ganarán guerras), etc.
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Esta lista puede continuar y estar limitada solo por nuestra imaginación. Realmente, si las computadoras pueden enseñar y programar por sí mismas, pueden hacer todo lo que los humanos pueden hacer y, además, abrir nuevas vías que los humanos podrían no haber descubierto.
