- La experiencia en el mundo real, no solo la instrucción académica, mejora la IA. El despliegue temprano fomenta un ciclo continuo de retroalimentación que perfecciona los algoritmos de IA.
- La IA requiere medidas de seguridad para evitar consecuencias negativas. El uso de técnicas como el entrenamiento adversarial y las pruebas en simuladores garantiza una IA que opera de manera responsable.
- La IA puede mejorar con la entrada de los usuarios. Codificar las interacciones de los usuarios ayuda a refinar los algoritmos y generar predicciones o recomendaciones más precisas.
La forma en que se lleva a cabo la innovación en el campo del desarrollo de la inteligencia artificial se ha vuelto cada vez más dependiente de las mentalidades de crecimiento. Las mentalidades de crecimiento se han vuelto cada vez más importantes para determinar cómo procede la innovación en el campo del desarrollo de la IA. Una fuerte dedicación a aceptar dificultades y fomentar oportunidades de aprendizaje es tan importante como la competencia técnica en la búsqueda de realizar plenamente el potencial de la inteligencia artificial.
Cultivar una actitud orientada al crecimiento para el desarrollo de IA
Los esfuerzos de establecimiento en la búsqueda del avance de la inteligencia artificial parecen estar motivados principalmente por la instauración de una mentalidad de crecimiento. Con trabajo y dedicación, el conocimiento y las habilidades pueden mejorar, a diferencia de la mentalidad fija que mantiene que el conocimiento y las habilidades son inmutables y fijos.
Basado en la investigación de la psicóloga de Stanford Carol Dweck, este tipo de pensamiento destaca la importancia de aceptar el esfuerzo y ver los desafíos como oportunidades de crecimiento personal. Establecer una cultura que valore el aprendizaje continuo y la adaptación es una forma en que las organizaciones pueden ayudar a que los sistemas de IA tengan éxito en circunstancias cambiantes.
Las empresas están comenzando a darse cuenta cada vez más del poder revolucionario del despliegue temprano y las pruebas en el mundo real en IA. Los sistemas de IA se benefician de la exposición a una variedad de fuentes de datos y entornos del mundo real de manera similar a cómo los niños aprenden mediante la experiencia práctica. Las empresas deberían utilizar la IA en aplicaciones prácticas en lugar de mantener los datos privados. Esto proporcionará información valiosa y mejorará los algoritmos con nuevos datos. El aprendizaje es iterativo e implica tanto éxitos como errores. Esto es similar a cómo los sistemas de IA se desarrollan y se vuelven más capaces con el tiempo.
Un buen ejemplo es Tesla. Mientras una persona conduce el vehículo, Tesla actualiza su software de conducción autónoma en segundo plano. El programa compara sus decisiones, como hacia dónde inclinar el volante, con las del conductor. Cualquier desviación notable o elección inusual se examina y, si es necesario, la IA se vuelve a entrenar.
Para proteger a los consumidores y preservar las reputaciones, los protocolos de seguridad también son críticos para el desarrollo de IA. Antes de implementarse en el mundo real, los sistemas de IA a gran escala pueden evaluarse exhaustiva y seguramente en entornos de simulación, como prácticas del mundo real.
Adoptar un enfoque tecnológico para los desarrollos de IA
En lugar de aprender a caminar viendo un video instructivo, los niños aprenden a ponerse de pie y dar sus primeros pasos. También aprenden lecciones importantes de cada caída dolorosa y, finalmente, ocurre la magia. Con la IA, el mismo razonamiento se aplica.
Muchas empresas, como IBM, creen que para mejorar los algoritmos antes de implementarlos, se deben recopilar grandes volúmenes de datos. Esto es un movimiento erróneo. Utilizar la IA en el mundo real en lugar de aislarla en entornos controlados contribuye a la producción de más datos que luego se utilizan para informar futuros desarrollos.
Aunque el despliegue temprano conlleva un riesgo inherente más alto, también inicia un ciclo continuo de retroalimentación que permite agregar nuevos datos al algoritmo. Además, es fundamental que los datos provengan tanto de escenarios comunes como de escenarios inusuales o desafiantes que, combinados, permitan un desarrollo exhaustivo de la IA.
Como se discutió anteriormente, desarrollar una mentalidad orientada al crecimiento y dar un paso más, las empresas pueden crear un entorno de simulación que facilite ciclos de desarrollo más rápidos y produzca datos sintéticos. Para crear nuevos datos de entrenamiento de inteligencia artificial, por ejemplo, Tesla utiliza datos de su flota de automóviles para alimentar un simulador que imita escenarios de tráfico complejos.
Las organizaciones que adoptan las técnicas de aprendizaje continuo discutidas anteriormente y tienen una mentalidad de crecimiento tienen más probabilidades de desarrollar soluciones de IA adecuadas para un mundo que cambia rápidamente. Las organizaciones pueden mantener la agilidad, la seguridad y la relevancia de sus productos y servicios proporcionando a los algoritmos un flujo continuo de datos y retroalimentación.
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Aamir Sheikh
Aamir es un periodista tecnológico con casi seis años de experiencia en los sectores de criptomonedas y tecnología. Se graduó de la Universidad MAJ con un MBA en Finanzas y Marketing. Ahora trabaja con Cryptopolitan, donde informa sobre los últimos desarrollos en los mercados de criptomonedas y predicciones de precios.
