¿Qué debe entender un laico informado sobre el aprendizaje automático, tal como existe actualmente y en el contexto de cómo parece que progresará?

1) Ningún modelo funcionará a través de los problemas (Teorema de no almuerzo gratis).
2) El modelo es tan bueno como los datos de entrenamiento (por lo tanto, si hay un ingeniero de software haciendo un termostato basado en temperaturas interiores en Silicon Valley y lo está comprando en Florida, ¡tenga cuidado!)
3) Para hacerlo correctamente, uno debe saber muchas matemáticas: obtener una respuesta de una computadora no significa que la respuesta sea correcta (depende de los supuestos / limitaciones del modelo …)
4) Si desea conocer algunos de los más comunes en la práctica hoy, consulte: https://www.slideshare.net/Colle …

El laico debe ser consciente de que en su estado actual el aprendizaje automático es una caja negra que funciona sorprendentemente bien.

Si bien se están logrando excelentes resultados, especialmente en la era del “aprendizaje profundo”, en realidad no mucho ha cambiado fundamentalmente en los últimos veinte años, excepto por el poder de procesamiento y la accesibilidad de los datos masivos.

Entendemos cómo convergen las redes neuronales a modelos que predicen las cosas muy bien porque diseñamos estos procesos, pero se ha demostrado que es extremadamente difícil entender, de manera sistemática, lo que significa todo. Se está trabajando en este problema pero, tal como está, creo que llamar a estos modelos es demasiado generoso. Un modelo no solo debe predecir, sino también explicar, porque sin la explicación podemos rezar para que esté haciendo lo correcto a través del análisis estadístico de ejemplos que podemos conjurar y esperar que sean exhaustivos.

El aprendizaje automático en su encarnación actual es un ejercicio gigante de fe.

Sospecho que vamos a ver que el aprendizaje automático se profundiza cada vez más en nuestras vidas y en realidad nos hace la vida más fácil. Acabamos de ver la punta del iceberg en términos de lo que nuestras herramientas actuales pueden hacer y las fuerzas del mercado se están poniendo al día rápidamente.

Pero, de todos modos, sigue siendo aterrador que no sepamos a qué nos enfrentamos bajo el capó y no en el sentido de que tememos que las máquinas puedan apoderarse del mundo, sino porque cuando las cosas van realmente mal, querrá respuestas que no estamos preparados para obtener.