Para el aprendizaje automático, ponga una palabra
Estamos experimentando un auge en los métodos de aprendizaje automático, y puede parecer que no hay ningún problema que una red de cien millones de capas no resolvería si tuviera tiempo infinito y un conjunto de datos ilimitado. El aprendizaje automático muestra excelentes resultados cuando se trabaja con imágenes, habla. Las redes neuronales pueden "recordar" las respuestas a los ejemplos dibujados en papel y predecir dónde volará una pelota de tenis antes de tocar una raqueta.
Dicen que el aprendizaje profundo, los algoritmos genéticos y otras disciplinas novedosas pueden resolver problemas de cualquier complejidad. Y aparentemente esto es cierto. A menos, por supuesto, que tenga mucho tiempo y todos los datos de este mundo.
Uno de los métodos más fundamentales del aprendizaje automático es el algoritmo genético. Como indudablemente sabe, el gran algoritmo genético de la Madre Naturaleza funcionó dos mil millones de años antes de que apareciera la vida multicelular. Ochocientos millones de años después, el algoritmo genético construyó una especie cuyo representante está escribiendo este texto. ¿Tenemos la paciencia para tres mil millones de años de experimentos computacionales y podemos permitirnos seguir ese camino?
Raíz cibernética del mal
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Al construir inteligencia artificial, debe recordarse que las redes neuronales artificiales no resuelven los problemas que la mayoría de ellos resuelve las redes neuronales naturales. Debe recordarse que el aprendizaje y, en última instancia, la inteligencia son funciones opcionales, caras, peligrosas y de alto nivel que son ajenas a los píxeles y los actuadores individuales. Así que fue hace cientos de millones de años y hasta el día de hoy nada ha cambiado, porque ese es el camino de la cibernética.
[1] Vyacheslav Dubynin: "El cerebro y el movimiento". https://www.youtube.com/watch?v=XNMGhUG3YDA