Inteligencia Artificial Precaucion Google

Los algoritmos de aprendizaje automático parecen ser la tendencia tecnológica de la actualidad. En este caso se trata de Google, compañía que ha desarrollado una Inteligencia Artificial (IA) capaz de tomar decisiones con precaución, una característica que podría evitar errores fatales.

A pesar de que las tecnologías basadas en IA han logrado importantes avances en diversos sectores de la sociedad, lo cierto es que no pueden decidir por sí mismas, ya que requieren una serie de parámetros para tal fin. El aprendizaje automático funciona para que la IA aprenda estos parámetros, y llegue a la conclusión de que, si se tira de cierta altura, por ejemplo, sepa que puede hacerse daño.

Al hacerlo de esta forma, podemos asegurarnos de que el sistema logra algo porque considera que es lo correcto, no porque haya sido programado para ello. En este sentido, a pesar de que no todas las pruebas han concluido con éxito, Google ha logrado dar un paso adelante con respecto de esta característica.

Los ingenieros de la compañía han asegurado que han creado algoritmos que pueden evitar el reinicio del proceso cuando estos fallas ocurren, a través de un sistema que da la posibilidad de incorporar lo aprendido a las normas de la IA para de esta forma no repetir los mismos errores una y otra vez, es decir, no lanzarse cientos de veces al vacío.

Para tal propósito, han creado dos nuevos conceptos llamados “normas de avance” y “normas de reinicio”, algoritmos que combaten por el control de la IA, y, dependiendo de cuál de ellos resulte ‘victorioso’, esta tomará una decisión. Por ejemplo, si la IA se acerca al borde de un precipicio, el algoritmo relativo a la precaución tendrá prioridad.

Asimismo, al tratarse de una caída desde las alturas, la IA que utilice estos nuevos algoritmos se detendrá antes de la caída, mientras que la IA normal continuará lanzándose repetidamente hasta que entienda que si sigue haciéndolo entrará en una situación “irreversible”.

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La clave de estos nuevos algoritmos no radica en detener el aprendizaje, sino en que la IA entienda las acciones de las que no puede recuperarse y de cuáles acciones vale la pena tomar el riesgo. Este hito no solo permitirá un mayor ahorro del tiempo de aprendizaje, sino que será útil en momento en que la IA no tenga referencias suficientes para ejecutar un plan o una decisión, haciendo que sea más sencillo este proceso.

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