Inteligencia Artificial. Tarea 8.1. Resumen de críticas

 

El Deep Learning es un subtipo de Machine Learning, que se basa en la estructura del cerebro humano. Para ello emplea algoritmos de estructuras multi capa que se conocen como redes neuronales. El cerebro identifica patrones y clasifica distinta información, el objetivo es enseñarles a las redes neurales a realizar esas tareas. Las redes neuronales se basan en distintas capas, la primera capa se llama capa input la cual recibe los datos. La última capa es la output layer, que muestra el resultado. Entre medias están las “hidden layers”.

 El Deep Learning ha posibilitado desarrollar coches que conducen solos, o asistentes como Siri o el Traductor de Google. Es una técnica muy útil para mejorar la eficiencia de predicciones y  optimizar modelos cuando se manejan base de datos muy grandes. Se pueden analizar datos en forma de audios, videos, imágenes o números, entre otros.

Sin embargo, últimamente se está poniendo el foco en las limitaciones o errores que puede tener. Uno de los problemas es que solo funciona bien en contextos en los que ha sido entrenado. Por ejemplo, se desarrollo una red neuronal para jugar al Go. Aunque es capaz de hacerlo muy bien solo puede jugarlo en un tablero con unas dimensiones específicas, si el tablero cambia, algo habitual en el juego, hay que volver a entrenarlo.

También se ha visto que los coches que conducen solos pueden llegar a fallar en alguna toma de decisiones que pueden dar lugar a accidentes. Por ejemplo, en un estudio probaron que una red neuronal entrenada para conducir podía equivocar la señal de stop por una de límite de velocidad con unos pequeños cambios en el entorno (Que haya gente enfrente de la señal, tapándola parcialmente, etc). También se ha visto que son muy vulnerables a un ataque de la competencia: se puede desarrollar una serie de imágenes o datos que lea la red neuronal para que se equivoque.

Esto muestra que, aunque puede tener aplicaciones y posibilitar cosas que parecían imposibles, como los coches que conducen solos, hay que mejorar sus debilidades para evitar problemas y para que no sea tan vulnerable a distintos ataques que pueda haber.