¿El aprendizaje automático es beneficioso para nosotros en el futuro?

¿Futuro? ¿Qué tal ahora ?

El aprendizaje automático ya es enormemente beneficioso para los humanos individuales, así como para la humanidad en general, y solo mejora con el tiempo.

Cómo está ayudando a los humanos individuales:

  • Cuando usa Snapchat (Cómo funcionan los filtros de Snapchat • r / MachineLearning)
  • Cuando usas cualquier asistente personal (No eres solo tú: Siri se está volviendo más inteligente)
  • Cuando usa el comercio electrónico (¿Cómo usa Amazon el aprendizaje automático?)
  • Cuando usa Netflix (Cómo el aprendizaje automático alimenta su adicción a Netflix – RTInsights)
  • Cuando usa Facebook (personalización de suministro de noticias, entre otras cosas)
  • Cuando usa Quora (¿Cómo usa Quora el aprendizaje automático en 2015?)
  • Cuando usas Google Maps (enrutamiento, Street View)
  • Cuando utiliza la banca en línea (Cómo ayuda el aprendizaje automático con la detección de fraudes – RTInsights)
  • Cuando usa Uber / Lyft (enrutamiento, emparejamiento de personas)
  • Hablando de eso, cuando usas citas en línea (Tinder es A / B probando tu cara)

Cómo está ayudando a la humanidad:

  • Medicina, diagnóstico de cáncer (los avances en IA y ML están remodelando la atención médica)
  • Revolucionando el sector energético (petróleo y gas, solar)
  • Combatir el terrorismo (predecir la radicalización en línea, detectar contenido extremista, etc.)
  • Pilotos automáticos y automóviles autónomos que posiblemente evitarán miles de accidentes de tráfico todos los días.
  • Astronomía ([0906.2173] Minería de datos y aprendizaje automático en astronomía)
  • Grandes avances en la traducción automática , que indiscutiblemente acerca el mundo.
  • Creación de ciudades inteligentes (reducir la contaminación, gestión del agua)
  • Ayudar a las personas con discapacidad (discapacitados visuales, auditivos)
  • Comprender las especies compañeras (salvar ballenas, descifrar murciélagos, comprender aves)

La primera lista parece insignificante ahora, ¿no? Por eso lo escribí primero. 😛

Machine Learning: el futuro del eLearning

Es un momento emocionante en el mundo del eLearning. La tecnología está en constante evolución y adaptación para aumentar la eficiencia diaria y facilitarnos la vida. Las herramientas modernas nos dan el poder de conectarnos desde todo el mundo y salvar las brechas tan pronto como aparezcan. Uno de esos avances es el aumento del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. A saber, su papel en el futuro de eLearning.

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Machine Learning incluye algoritmos que permiten al sistema predecir resultados futuros y patrones detectados en base a datos específicos del usuario. Aquí están las 3 clasificaciones de algoritmos comunes que se usan en Machine Learning:

1. Supervisado

El sistema utiliza ejemplos pasados ​​y nuevos conjuntos de datos para predecir los resultados. En este caso, el programador debe proporcionar al sistema entradas y salidas para entrenar el software. Con el tiempo, el sistema puede construir automáticamente salidas u objetivos para nuevos conjuntos de datos.

2. Sin supervisión

No implica ninguna etiqueta o clasificación de datos. El sistema evalúa los datos para identificar patrones y hacer inferencias o predicciones. No se trata de asignar la entrada a una salida, sino de detectar tendencias o ideas más oscuras en el conjunto de datos.

3. refuerzo

Esta categoría de aprendizaje automático incluye una tarea u objetivo específico que el sistema debe completar. A lo largo del proceso, recibe comentarios para aprender los comportamientos deseados.

Traté de enumerar los pros y los contras del aprendizaje automático, pero me faltaba memoria para relatar tantas cosas.

De acuerdo, no te decepcionaré y traeré “lo que los principales think tanks como el profesor Stephen Hawking, Elon almizcle, Bill Gates piensan sobre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático” en su dominio del conocimiento.

Entrevista al profesor Stephen Hawking (del foro de Reddit pregúntame cualquier cosa)

¿Cuánto tiempo llevará desarrollar inteligencia artificial (IA)?

No hay consenso entre los investigadores de IA sobre cuánto tiempo llevará construir una IA a nivel humano y más allá, así que no confíes en nadie que afirme estar seguro de que sucederá en tu vida o que no sucederá en tu vida. toda la vida.

Cuando eventualmente ocurra, es probable que sea lo mejor o lo peor que le haya pasado a la humanidad, por lo que hay un gran valor en hacerlo bien.

¿Qué sucede cuando la IA puede evolucionar para ser más inteligente?

Es claramente posible que algo adquiera mayor inteligencia que sus antepasados: evolucionamos para ser más inteligentes que nuestros antepasados ​​simios, y Einstein fue más inteligente que sus padres.

Si esto sucede (a la IA), podemos enfrentar una explosión de inteligencia que finalmente resulta en máquinas cuya inteligencia excede la nuestra en más de la nuestra supera la de los caracoles.

¿Por qué te preocupa el aumento de la inteligencia artificial?

El riesgo real con la IA no es malicia sino competencia. Una IA súper inteligente será extremadamente buena para lograr sus objetivos, y si esos objetivos no están alineados con los nuestros, estamos en problemas.

Probablemente no seas un malvado enemigo de las hormigas que pisa a las hormigas por malicia, pero si estás a cargo de un proyecto de energía verde hidroeléctrica y hay un hormiguero en la región que se inundará, una pena para las hormigas. No coloquemos a la humanidad en la posición de esas hormigas.

¿Has pensado en el “desempleo tecnológico”, donde las máquinas ocupan todos nuestros trabajos?

El resultado dependerá de cómo se distribuyan las cosas. Todos pueden disfrutar de una vida de lujoso ocio si se comparte la riqueza producida por la máquina, o la mayoría de las personas pueden terminar miserablemente pobres si los propietarios de las máquinas presionan con éxito contra la redistribución de la riqueza. Hasta ahora, la tendencia parece ser hacia la segunda opción, con la tecnología impulsando la desigualdad cada vez mayor.

¿Tendría una IA estos impulsos básicos y, de no ser así, sería una amenaza para la humanidad?

Una IA que ha sido diseñada en lugar de evolucionada puede tener, en principio, cualquier impulso u objetivo. Sin embargo, como lo enfatizó Steve Omohundro [un científico de la computación y experto en aprendizaje automático], una inteligencia artificial extremadamente inteligente en el futuro probablemente desarrollará un impulso para sobrevivir y adquirir más recursos como un paso para lograr cualquier objetivo que tenga, porque sobrevivir y tener más recursos aumentará sus posibilidades de lograr ese otro objetivo. Esto puede causar problemas a los humanos cuyos recursos se les quitan.

Stephen Hawking, el físico teórico, que tiene la enfermedad de la neurona motora esclerosis lateral amiotrófica (ELA), está utilizando un nuevo sistema desarrollado por Intel para hablar.

Los expertos en aprendizaje automático de la compañía británica Swiftkey también participaron en su creación. Su tecnología, ya empleada como una aplicación de teclado de teléfono inteligente, aprende cómo piensa el profesor y sugiere las palabras que tal vez quiera usar a continuación.

El profesor Hawking dice que las formas primitivas de inteligencia artificial desarrolladas hasta ahora ya han demostrado ser muy útiles, pero teme las consecuencias de crear algo que pueda igualar o superar a los humanos.

Inteligencia Artificial Destructiva

Entrevista al profesor Hawking en bbc, 2014

La tecnología ya ha tenido un impacto significativo en la guerra desde que comenzó la guerra de Irak en 2001. Los drones no tripulados brindan vigilancia sostenida y ataques rápidos contra objetivos, y se utilizan pequeños robots para desarmar dispositivos explosivos improvisados. Actualmente, el ejército está financiando investigaciones para producir robots más autónomos y conscientes de sí mismos para disminuir la necesidad de que los soldados humanos arriesguen sus vidas. El fundador de Boston Dynamics, Marc Raiber, lanzó un video que muestra un terrorífico seis pies de alto, 320 libras. robot humanoide llamado Atlas, corriendo libremente por el bosque. La compañía, que fue comprada por Google en 2013 y recibe subvenciones del Departamento de Defensa, está trabajando en el desarrollo de una versión aún más ágil.

Los peligros inherentes de una tecnología tan poderosa han inspirado a varios líderes de la comunidad científica a expresar sus preocupaciones sobre la Inteligencia Artificial.

“El éxito en la creación de IA sería el mayor evento en la historia humana”, escribió Stephen Hawking en un artículo de opinión, que apareció en The Independent en 2014. “Desafortunadamente, también podría ser el último, a menos que aprendamos cómo evitar los riesgos”. . En el corto plazo, los ejércitos mundiales están considerando sistemas de armas autónomas que pueden elegir y eliminar objetivos “. El profesor Hawking agregó en una entrevista de 2014 en la BBC,” los humanos, limitados por la lenta evolución biológica, no podrían competir y serían reemplazados por la IA ”

Elon almizcle vista sobre inteligencia artificial

Elon Musk calificó la perspectiva de inteligencia artificial como “nuestra mayor amenaza existencial” en una entrevista de 2014 con estudiantes del MIT en el Simposio del Centenario AeroAstro. “Estoy cada vez más inclinado a pensar que debería haber alguna supervisión regulatoria, tal vez a nivel nacional e internacional, solo para asegurarnos de que no hagamos algo muy tonto”. El Sr. Musk cita su decisión de invertir en el Artificial La firma de inteligencia, DeepMind, como un medio para “vigilar lo que está sucediendo con la inteligencia artificial. Creo que hay un resultado potencialmente peligroso allí ”.

Esto es lo que dijo Bill Gates sobre AI

El cofundador de Microsoft, Bill Gates, también ha expresado su preocupación por la Inteligencia Artificial. Durante una sesión de preguntas y respuestas sobre Reddit en enero de 2015, el Sr. Gates dijo: “Estoy en el campamento preocupado por la súper inteligencia. Primero, las máquinas harán muchos trabajos por nosotros y no serán súper inteligentes. Eso debería ser positivo si lo manejamos bien. Algunas décadas después, aunque la inteligencia es lo suficientemente fuerte como para ser una preocupación. Estoy de acuerdo con Elon Musk y algunos otros en esto y no entiendo por qué algunas personas no están preocupadas ”.

Las amenazas enumeradas por Hawking, Musk y Gates son reales y merecen nuestra atención inmediata, a pesar de los inmensos beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a la humanidad. A medida que la tecnología de los robots aumenta constantemente hacia los avances necesarios para facilitar la implementación generalizada, se hace evidente que los robots se encontrarán en situaciones que plantean una serie de cursos de acción. El dilema ético de otorgar responsabilidades morales a los robots exige medidas rigurosas de seguridad y prevención que sean a prueba de fallas, o las amenazas son demasiado importantes para el riesgo.

Fuentes:-

  • Stephen Hawking: la IA será ‘lo mejor o lo peor’ para la humanidad
  • Stephen Hawking, Elon Musk y Bill Gates advierten sobre inteligencia artificial
  • http://www.bbc.com/news/technolo

Bueno, tenemos que aceptar el hecho de que el futuro del aprendizaje automático parece ser bastante prometedor. La razón es que ya se ha convertido en una herramienta bastante poderosa. El aprendizaje automático puede ayudar a resolver esos problemas que aparentemente parecen muy tediosos. La razón es que el aprendizaje automático utiliza algoritmos bastante sofisticados que se basan en las matemáticas. Esto significa que podemos poner nuestras esperanzas en Machine Learning para resolver varios problemas. Por ejemplo, las computadoras pueden jugar un papel crucial en el futuro cercano para resolver varios problemas médicos. Berg, un farmacéutico popular, ya está utilizando el aprendizaje automático para descubrir los últimos compuestos farmacológicos.

El aprendizaje automático también puede ayudar a navegar la economía de una manera más eficiente. Los principales economistas creen que si el aprendizaje automático se utiliza en el campo de la economía, entonces puede ayudar a comprender las previsiones del mercado. Esto significa que el aprendizaje automático puede hacer una contribución vital al campo de la economía en el futuro cercano. Los algoritmos informáticos también pueden tener un impacto en el sector de servicios. Pueden ejecutar fácilmente las operaciones bursátiles en una fracción de una sección. Esto significa que el aprendizaje automático también puede transformar la industria comercial en el futuro cercano, por lo que seguramente es beneficioso.

La capacidad básica de poder digerir una gran cantidad de datos y obtener información será un factor clave para ML. Entonces, en el cuidado de la salud, el conocimiento médico constantemente actualizado ayudará a desarrollar un médico artificial que esté mucho más informado y sea prácticamente correcto en el diagnóstico que un médico humano.

Entonces, la capacidad para digerir un gran conocimiento, el poder de la automatización impulsará el uso de ML

Sí, cambiará la forma en que estamos viendo las cosas ahora. La mayoría de las cosas serán automatizadas, independientes de la interacción humana, haciendo que nuestras actividades y decisiones cotidianas sean fáciles y mejores, etc.

Traerá un cambio drástico en el desarrollo de muchos campos y descubrirá más ideas.

Por supuesto, es una de las cosas más beneficiosas en la historia humana. Debe cambiar la forma y el estilo de trabajo.

Ayudará a aumentar la capacidad de comprensión humana.

Traerá una revolución en la ciencia, la educación, la medicina, los negocios ……

El aprendizaje automático está ayudando a muchas industrias en este momento, desde aplicaciones en su teléfono inteligente hasta el monitoreo de la salud del paciente y la personalización académica.

Un buen ejemplo de cómo esta tecnología ayuda a las víctimas de cáncer a sobrevivir a un ritmo mucho mayor debido a la potencia computacional de las supercomputadoras que pueden manejar 1000 veces más datos sobre el campo. Esto significa que se puede producir un tratamiento único contra el cáncer para el paciente, de modo que no se necesite un tratamiento multiespectral y, por lo tanto, no se arruine el sistema inmunitario del paciente.