¿Cuáles son los inconvenientes del aprendizaje automático?

Surgen preocupaciones sobre la seguridad y privacidad de los datos debido a la recopilación y el uso de los mismos. También pueden surgir problemas éticos y sesgos si la precisión de los datos utilizados está comprometida.

Algunas de ellas son:

Inteligencia artificial: ventajas y desventajas

Si quieres ser uno de esos profesionales que trabajan con Machine Learning en la empresa tienes que conocer las ventajas que aporta esta tecnología:

Los problemas que resuelve el aprendizaje supervisado de forma general son de dos tipos:

Poco a poco la IA se introduce cada vez más en nuestra vida cotidiana; en la casa, el trabajo y los espacios sociales que compartimos su presencia está transformando la manera en que nos comunicamos, trabajamos, convivimos, nos divertimos, nos transportamos, entre otras cosas.

Las consecuencias de la IA en el entorno laboral son duales: por un lado, esta tecnología crea empleos especializados en campos como la ciencia de datos y la ingeniería de IA; por otro, elimina empleos relacionados con tareas monótonas y repetitivas, como la entrada de datos.

¿Qué piensas sobre la inteligencia artificial? La AI es una de las mejores cosas que pudo haber desarrollado el ser humano debido a su manera de facilitarle la vida, claro hay cosas que aun dejan de que hablar y hay que ponerles un limite.

Cuando un motor de búsqueda devuelve resultados personalizados basados en el perfil de un usuario, eso es aprendizaje automático. Cuando un sitio de compras carga recomendaciones basadas en las compras y vistas de productos de un cliente, eso es aprendizaje automático.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

El 'Machine Learning' o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

Los algoritmos de aprendizaje automático son fragmentos de código que ayudan a los usuarios a explorar y analizar conjuntos de datos complejos y a buscar significado en ellos. Cada algoritmo es un conjunto finito de instrucciones paso a paso inequívocas que puede seguir una máquina para lograr un determinado objetivo.

El aprendizaje supervisado se utiliza cuando se conocen las etiquetas de los datos, como en la clasificación o la regresión, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza para explorar y descubrir patrones en los datos sin tener etiquetas.

Trastornos del aprendizaje

La IA presenta algunos peligros significativos –desde el desplazamiento de puestos de trabajo hasta problemas de seguridad y privacidad– y fomentar la concienciación sobre estos problemas nos ayuda a entablar conversaciones en torno a las implicaciones legales, éticas y sociales de la IA.

Profesiones que la inteligencia artificial no podrá reemplazar

Las profesiones más cualificadas y con mayor nivel educativo, desde arquitectos a astrónomos o jueces, son las que tienen más probabilidades de sufrir cambios como consecuencia del desarrollo de la inteligencia artificial, de acuerdo con este estudio.

Los riesgos fundamentales son tres: accidentes, malos usos y carreras de armas. Los sistemas de inteligencia artificial en ocasiones funcionan mal. Por ahora, los daños que pueden causar son limitados, aunque ya ha habido accidentes fatales con coches autónomos.

Casos de uso

Las aplicaciones de aprendizaje automático incluyen chatbots y asistentes virtuales automatizados para automatizar las tareas habituales de atención al cliente y acelerar la resolución de problemas.

Machine Learning es para individuos y equipos que implementan MLOps dentro de su organización para que los modelos de aprendizaje automático lleguen a producción en un entorno de producción seguro y auditable.

Los cuatro tipos son: divergente (concreto y reflexivo); asimilador (abstracto y reflexivo); convergente (abstracto y activo); y acomodador (concreto y activo) (ver tabla 1). Tabla 1. Los estilos de aprender y sus características generales.

El aprendizaje automático utiliza algoritmos para analizar los datos, aprender de ellos y tomar decisiones informadas basadas en lo que ha aprendido. El aprendizaje profundo estructura algoritmos en niveles para crear una “red neuronal artificial” capaz de aprender y tomar decisiones inteligentes por sí misma.

Las tareas muy complejas que requieren juicio, toma de decisiones contextuales, creatividad o empatía son más difíciles de automatizar. Por ejemplo, la resolución de problemas complejos, la atención médica personalizada o la creación artística son áreas donde la automatización tiene límites.

En el contexto del aprendizaje automático, los rasgos son propiedades, características o variables representativas que se extraen de los datos de entrada y se utilizan para predecir un resultado o una variable objetivo.

Aprendizaje por refuerzo

Se sustituye la información supervisada (Y) por información del tipo acción/reacción. El objetivo en el aprendizaje por refuerzo es aprender a mapear situaciones de acciones para maximizar una cierta función de recompensa.