驴C贸mo hacer que la IA sea confiable?

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Una nueva herramienta desarrollada por los investigadores de USC Engineering genera indicadores autom谩ticos si percibe que los datos y las predicciones generadas por los algoritmos de IA son confiables.

Este trabajo de investigaci贸n, llamado, “Hay esperanza despu茅s de todo: cuantificaci贸n de la opini贸n y la confiabilidad en las redes neuronales鈥 de Mingxi Cheng, Shahin Nazarian y Paul Bogdan del Grupo de Sistemas F铆sicos Cibern茅ticos de la USC, fue presentado en Frontiers in Artificial Intelligence.

Las redes neuronales son un tipo de inteligencia artificial que se modela a partir del cerebro y genera predicciones. Pero 驴Podemos confiar en las predicciones que generan estas redes neuronales? Una de las barreras clave para la adopci贸n de autom贸viles aut贸nomos es que los veh铆culos deben tomar decisiones independientes en el piloto autom谩tico y ser capaces de reconocer r谩pidamente los objetos/personas de la carretera y tomar una decisi贸n r谩pida y efectiva.

Hay varias cuestiones que nos vienen a la cabeza sobre este tipo de decisiones autom谩ticas:

驴Deber铆a el coche chocar contra el veh铆culo que se aproxima, o girar bruscamente y chocar con lo que el veh铆culo percibe como un objeto inanimado o un ni帽o?

驴Podemos confiar en el software inform谩tico dentro de los veh铆culos para tomar decisiones acertadas en fracciones de segundo?

El autor principal, Mingxi Cheng, se sinti贸 impulsado a trabajar en este proyecto a ra铆z de este pensamiento:

Incluso los humanos pueden ser indecisos en ciertos escenarios de toma de decisiones. En casos que involucran informaciones contradictorias, 驴Por qu茅 las m谩quinas no pueden decirnos cuando no saben?鈥

Una herramienta que crearon los autores llamada DeepTrust puede cuantificar la cantidad de incertidumbre鈥, dijo Paul Bogdan, profesor asociado en el departamento de Ingenier铆a El茅ctrica e Inform谩tica de Ming Hsieh y autor correspondiente, y, por lo tanto, si es necesaria la intervenci贸n humana.

El desarrollo de esta herramienta le llev贸 al equipo de investigaci贸n de la USC casi dos a帽os empleando lo que se conoce como l贸gica subjetiva para evaluar la arquitectura de las redes neuronales. En uno de sus casos de prueba, las encuestas de las elecciones presidenciales de 2016, DeepTrust encontr贸 que la predicci贸n que apuntaba a la victoria de Clinton ten铆a un mayor margen de error.

La otra importancia de este estudio es que proporciona informaci贸n sobre como probar la confiabilidad de los algoritmos de la IA que normalmente se entrenan en miles o millones de puntos de datos. Ser铆a muy lento comprobar si cada uno de estos puntos de datos que informan las predicciones de la IA estuviera etiquetado con precisi贸n. Bogdan se帽ala que si los cient铆ficos inform谩ticos quieren maximizar la precisi贸n y la confianza simult谩neamente, este tipo de trabajo podr铆a servir como gu铆a sobre cuanto 鈥渞uido鈥 puede haber en las muestras de prueba realizada por estos sistemas de redes neuronales.

Los investigadores creen que este modelo es el primero de su tipo. Dice Bogdan:

Hasta donde sabemos, no existe un modelo o herramienta de cuantificaci贸n de confianza para el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y el aprendizaje autom谩tico. Este es el primer enfoque y abre nuevas direcciones de investigaci贸n”.聽

A帽ade que esta herramienta tiene el potencial de hacer que la “inteligencia artificial sea consciente y adaptable”.

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