Los sistemas actuales de IA no son uniformes de ninguna manera. Si bien muchas aplicaciones como el reconocimiento de voz y la visión por computadora tienen mayores precisiones utilizando modelos de aprendizaje profundo, una serie de aplicaciones como el mantenimiento preventivo no siempre son tan claras.
Para las aplicaciones donde el aprendizaje profundo es el claro ganador, las predicciones generalmente se centran en la respuesta en lugar del método por el cual ocurre. Por ejemplo, en visión, cada capa de una red neuronal de convoluciones aprenderá una nueva característica y puede visualizarla aplicando cada uno de los filtros aprendidos en la imagen original. Sin embargo, estas características aprendidas individuales a menudo se ignoran porque la visualización de las capas individuales requiere más trabajo y ralentiza el proceso de predicción.
Dado que la mayoría de los modelos de IA se centran en proporcionar predicciones precisas más rápido o con mayor precisión que un ser humano, la mayoría de la IA que utiliza el aprendizaje profundo, de hecho, los usa como una caja negra para la eficiencia.
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Para bien o para mal, la mayoría de la IA de hoy todavía no utiliza el aprendizaje profundo, lo que significa que son extremadamente interprendebles, como muchos algoritmos CS tradicionales. Consulte Datmo (https://datmo.io) o nuestro blog (https://blog.datmo.io) para obtener más información sobre el funcionamiento de los modelos de IA y para interpretar mejor cómo se pueden aplicar.
Espero que esto ayude 🙂
