{"id":75890,"date":"2023-05-25T06:01:05","date_gmt":"2023-05-25T11:01:05","guid":{"rendered":"https:\/\/joanpa.com\/2023\/05\/que-es-la-caja-negra-de-la-inteligencia-artificial-un-misterio-que-desconcierta-a-los-expertos\/"},"modified":"2023-05-25T06:01:05","modified_gmt":"2023-05-25T11:01:05","slug":"que-es-la-caja-negra-de-la-inteligencia-artificial-un-misterio-que-desconcierta-a-los-expertos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/joanpa.com\/?p=75890","title":{"rendered":"Qu\u00e9 es la \u00abcaja negra\u00bb de la inteligencia artificial, un misterio que desconcierta a los expertos"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div id=\"entry-body\">\n<p>Mientras el aprendizaje profundo (<em>deep-learning<\/em>) educa a las m\u00e1quinas para procesar datos como el\u00a0cerebro humano, la llamada\u00a0<strong>\u201ccaja negra\u201d<\/strong>\u00a0que esconde\u00a0las arbitrarias predicciones de los algoritmos de <strong>inteligencia artificial<\/strong> (IA)\u00a0preocupa cada vez m\u00e1s a los expertos en este campo.<\/p>\n<p>La \u00abcaja negra\u00bb aparece cuando los desarrolladores de estos sistemas <strong>dejan de comprender lo que ocurre<\/strong> en los callejones que abre la IA en su recorrido l\u00f3gico, algo que obstaculiza el <strong>control de sus acciones<\/strong>.<\/p>\n<p>Incluso, muchos temen que esta falta de transparencia de lugar a <strong>consecuencias irreversibles<\/strong>, especialmente si esta inteligencia sint\u00e9tica consigue habilidades para las que no fue preparada o adquiere total autonom\u00eda.<\/p>\n<p>La alarma se encendi\u00f3 semanas atr\u00e1s, cuando un grupo de ingenieros de Google estaba programando un software de IA y se sorprendieron al descubrir que, sin ninguna iniciaci\u00f3n previa, hab\u00eda aprendido a conectar <strong>un nuevo idioma<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"sp__Normal embed-box embed-body-photo\" data-index=\"1\">\n<picture class=\"pointer\">\n<img decoding=\"async\" class=\"img-expand\" width=\"100\" height=\"100\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.clarin.com\/img\/2023\/05\/10\/6w7dkIB4l_720x0__1.jpg\" alt=\"La rebeli\u00f3n de la inteligencia artificial, el gran temor de los expertos, Foto REUTERS\"\/><br \/>\n<span class=\"bt-expand\"><br \/>\n<svg class=\"ico white_mod\">\n<use class=\"use-expand\" xlink:href=\"#icon-expand\"\/>\n<\/svg><br \/>\n<\/span>\n<\/picture><figcaption>La rebeli\u00f3n de la inteligencia artificial, el gran temor de los expertos, Foto REUTERS <\/figcaption><\/div>\n<p>El director ejecutivo de Google, <strong>Sundar Pichai<\/strong>, indic\u00f3 que esta capacidad de los programas de IA de generar habilidades u ofrecer respuestas de forma inesperada es lo que se conoce como la<strong> \u00abcaja negra\u00bb<\/strong>.<\/p>\n<p>Lejos de entrar en\u00a0p\u00e1nico, Pichai agreg\u00f3 \u201ctampoco creo que entendamos completamente c\u00f3mo funciona la mente humana\u201d. Y llam\u00f3 a los especialistas de distintas \u00e1reas para que se sumen a la discusi\u00f3n, con el objeto de volver el proceso menos nebuloso.<\/p>\n<h2>Un camino sin retorno<\/h2>\n<div class=\"sp__Normal embed-box embed-body-photo\" data-index=\"2\">\n<picture class=\"pointer\">\n<img decoding=\"async\" class=\"img-expand\" width=\"100\" height=\"100\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.clarin.com\/img\/2023\/04\/28\/Odj4zcmaf_720x0__1.jpg\" alt=\"Para algunos,, la inteligencia artificial alcanz\u00f3 un punto sin retorno. Foto REUTERS\"\/><br \/>\n<span class=\"bt-expand\"><br \/>\n<svg class=\"ico white_mod\">\n<use class=\"use-expand\" xlink:href=\"#icon-expand\"\/>\n<\/svg><br \/>\n<\/span>\n<\/picture><figcaption>Para algunos,, la inteligencia artificial alcanz\u00f3 un punto sin retorno. Foto REUTERS <\/figcaption><\/div>\n<p>Algunos te\u00f3ricos entienden que se alcanz\u00f3 un punto de inflexi\u00f3n en el que ciertos tipos de IA ya han superado a <strong>la mente humana<\/strong>. El problema es que la condici\u00f3n finita del hombre es incapaz de abarcar lo infinito: la IA avanzada.<\/p>\n<p>Un ejemplo de IA \u00abinfinita\u00bb ser\u00eda ChatGPT, que puede escribir c\u00f3digo funcional y ensayos de nivel universitario. Tambi\u00e9n, arriesgar diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, crear juegos basados en texto y explicar conceptos cient\u00edficos en m\u00faltiples niveles de dificultad.<\/p>\n<p>\u201cLos modelos de Machine Learning se testean para determinar si funcionan correctamente y cu\u00e1l es el grado de equivocaci\u00f3n que tienen. Como los sistemas con IA no son infalibles: la m\u00e1quina sugiere una decisi\u00f3n o soluci\u00f3n y el humano es quien decide si se cumple\u201d, advierte <strong>Marcela Riccillo<\/strong>, doctora en ciencias de la computaci\u00f3n, experta en IA y rob\u00f3tica.<\/p>\n<p>A diferencia de la programaci\u00f3n m\u00e1s tradicional, basada en la implementaci\u00f3n de instrucciones para obtener un resultado, en el desarrollo de IA, los ingenieros trabajan para conseguir un sistema que imite las \u00abredes neuronales\u00bb de la inteligencia humana.<\/p>\n<h2>L\u00f3gica matem\u00e1tica<\/h2>\n<div class=\"sp__Normal embed-box embed-body-photo\" data-index=\"3\">\n<picture class=\"pointer\">\n<img decoding=\"async\" class=\"img-expand\" width=\"100\" height=\"100\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.clarin.com\/img\/2023\/05\/10\/LrJ-qRIlr_720x0__1.jpg\" alt=\"Los ingenieros buscan un sistema que imite las redes neuronales del cerebro.\"\/><br \/>\n<span class=\"bt-expand\"><br \/>\n<svg class=\"ico white_mod\">\n<use class=\"use-expand\" xlink:href=\"#icon-expand\"\/>\n<\/svg><br \/>\n<\/span>\n<\/picture><figcaption>Los ingenieros buscan un sistema que imite las redes neuronales del cerebro. <\/figcaption><\/div>\n<p>De hecho, los algoritmos de aprendizaje profundo se entrenan del mismo modo que un maestro le explica un nuevo concepto a un ni\u00f1o. Hasta que finalmente aprehende la idea.<\/p>\n<p>Por lo general, se recurre a ejemplos de algo que sea capaz de reconocer y, en poco tiempo, sus propias inclinaciones de b\u00fasqueda habr\u00e1n elaborado una \u00abred neuronal\u00bb para categorizar cosas que nunca antes experiment\u00f3.<\/p>\n<p>\u201cAlgunas de las t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas de Machine Learning desglosan sus resultados, como los \u00c1rboles de decisi\u00f3n. En cambio, las Redes neuronales, por su enorme complejidad, no lo hacen. En ambos casos se conoce c\u00f3mo es su estructura, c\u00f3mo son internamente y cu\u00e1l es el m\u00e9todo de aprendizaje. Adem\u00e1s, en las Redes neuronales se ignora cu\u00e1l es el camino hacia sus conclusiones y tampoco se pueden justificar los resultados\u201d, advierte Riccillo.<\/p>\n<p>Como ocurre con la inteligencia humana, se tiene poca conciencia c\u00f3mo un sistema de aprendizaje profundo llega a sus conclusiones. Como se\u00f1ala Yoshua Bengio, pionero de este campo \u00aben cuanto tienes una m\u00e1quina lo bastante complicada, resulta casi imposible explicar lo que hace\u00bb.<\/p>\n<p>El fen\u00f3meno de las \u201ccajas negras\u201d en IA es inquietante debido a la falta de <strong>comprensi\u00f3n y control <\/strong>sobre c\u00f3mo estos sistemas adquieren habilidades o proporcionan respuestas de manera inesperada.<\/p>\n<p>Esta situaci\u00f3n plantea interrogantes \u00e9ticos sobre los riesgos potenciales asociados con la tecnolog\u00eda y sus posibles efectos sobre una sociedad que est\u00e1 indefensa ante estos avances cibern\u00e9ticos.<\/p>\n<h2>La caja de pandora de los algoritmos<\/h2>\n<div class=\"sp__Normal embed-box embed-body-photo\" data-index=\"4\">\n<picture class=\"pointer\">\n<img decoding=\"async\" class=\"img-expand\" width=\"100\" height=\"100\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.clarin.com\/img\/2023\/05\/10\/kzSL_FMNH_720x0__1.jpg\" alt=\"El miedo a que los algoritmos se conviertan en una caja de pandora.\"\/><br \/>\n<span class=\"bt-expand\"><br \/>\n<svg class=\"ico white_mod\">\n<use class=\"use-expand\" xlink:href=\"#icon-expand\"\/>\n<\/svg><br \/>\n<\/span>\n<\/picture><figcaption>El miedo a que los algoritmos se conviertan en una caja de pandora. <\/figcaption><\/div>\n<p>El gran desaf\u00edo en este campo es la elaboraci\u00f3n de t\u00e9cnicas que justifiquen la decisi\u00f3n tomada por un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico sin abrir la caja de pandora.<\/p>\n<p>Pero explicar las decisiones de la IA despu\u00e9s de que sucedan puede tener implicaciones peligrosas, argumenta Cynthia Rudin, profesora de inform\u00e1tica de la Universidad de Duke.<\/p>\n<p>\u201cA las Redes Neuronales -en particular Deep Learning- que se utiliza en el ChatGPT, se las cuestiona por no explicar los resultados. Varias empresas est\u00e1n tratando de lograr esto. Pero si una aplicaci\u00f3n con Machine Learning no aprende bien, en cada t\u00e9cnica se puede intentar mejorar el modelo, aunque no siempre se logra. Explique o no sus resultados\u201d, se\u00f1ala Riccillo.<\/p>\n<p>Apelando a la sinceridad mec\u00e1nica de ChatGPT, este cronista lo consult\u00f3 sobre los sesgos que enmascara la caja negra en las IA Generativa.<\/p>\n<p>\u201cLa caja negra est\u00e1 fuera del alcance humano en sistemas de IA que utilizan algoritmos complejos, como las redes neuronales profundas. A veces, puede ser dif\u00edcil para las personas entender c\u00f3mo una decisi\u00f3n espec\u00edfica fue tomada, ya que puede haber m\u00faltiples capas de procesamiento y c\u00e1lculo que son dif\u00edciles de seguir\u201d.<\/p>\n<p>Estos modelos opacos ganan\u00a0territorio en algunos \u00e1mbitos laborales y sus derrames ya dejan una estela de consecuencias. Desde aprobar una biopsia para un posible tumor, conceder la libertad bajo fianza, bombardear una zona militar\u00a0o aprobar una solicitud de cr\u00e9dito.<\/p>\n<p>En la actualidad, unos 581 modelos intervienen en decisiones m\u00e9dicas han recibido autorizaci\u00f3n de la Food and Drug Administration. Casi 400 est\u00e1n destinados a ayudar a los radi\u00f3logos a detectar anomal\u00edas en las im\u00e1genes m\u00e9dicas, como tumores malignos o signos de un derrame cerebral.<\/p>\n<p><em>SL<\/em><\/p>\n<p><span class=\"title-related\">Mir\u00e1 tambi\u00e9n<\/span><\/p>\n<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.clarin.com\/tecnologia\/caja-negra-inteligencia-artificial-misterio-desconcierta-expertos_0_5tneOCBVKA.html\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mientras el aprendizaje profundo (deep-learning) educa a las m\u00e1quinas para procesar datos como el\u00a0cerebro humano, la llamada\u00a0\u201ccaja negra\u201d\u00a0que esconde\u00a0las arbitrarias predicciones de los algoritmos de inteligencia artificial (IA)\u00a0preocupa cada vez m\u00e1s a los expertos en este campo. 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