La IA tal como está hoy está limitada en 2 formas:
(1) Tareas relacionadas con la percepción: donde tiene muchos datos de percepción (imagen, voz, etc.), que normalmente necesitan GPU u otros sistemas HPC para aprender de los vastos datos de entrenamiento para proporcionar predicciones. (La mayoría de estas características y aprendizaje de representación a través de redes profundas ocurren aquí)
(2) Las tareas normales del día a día: en su mayoría requieren habilidades cognitivas humanas, aún confían en el juicio humano experto para elaborar muchas características. (O bien obtener datos es difícil o es difícil adquirir el dominio / experto en la materia para los sistemas de IA). Aquí es donde la noción de aprendizaje de representación falla o muestra limitaciones. Con suerte, si podemos construir sistemas de capacitación para la mayoría de estas tareas e interconectarnos, podríamos realizar el sueño del verdadero sistema de IA.
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