Pionero de la IA quiere que sus algoritmos entiendan el ‘por qué’.

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Yoshua Bengio recibió una parte del Premio Turing, el más alto galardón en informática, por sus contribuciones al desarrollo del aprendizaje profundo. Ahora dice que la disciplina no alcanzará todo su potencial, y no ofrecerá una verdadera revolución de IA, hasta que pueda ir más allá del reconocimiento de patrones y pueda aprender más sobre causa y efecto. En otras palabras, cree que el aprendizaje profundo debe comenzar a preguntarse por qué suceden las cosas.

Los sistemas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, son altamente específicos, entrenados para una tarea en particular, como reconocer gatos en imágenes o comandos hablados en audio. Pero el aprendizaje profundo es fundamentalmente ciego a la causa y al efecto. Estos algoritmos no pueden explicar por qué una imagen en particular puede sugerir una enfermedad. Esto significa que el aprendizaje profundo debe usarse con precaución en situaciones críticas.

En su laboratorio de investigación, Bengio está trabajando en una versión de aprendizaje profundo capaz de reconocer relaciones simples de causa y efecto. Él y sus colegas publicaron recientemente un artículo que describe el enfoque. Utilizaron un conjunto de datos que mapea las relaciones causales entre fenómenos del mundo real, como el tabaquismo y el cáncer de pulmón, en términos de probabilidades. También generaron conjuntos de datos sintéticos de relaciones causales. El algoritmo esencialmente forma una hipótesis sobre qué variables están causalmente relacionadas, y luego prueba cómo los cambios en diferentes variables se ajustan a la teoría. El hecho de que fumar no solo esté relacionado con el cáncer, sino que en realidad lo cause, debería ser evidente, incluso si el cáncer se correlaciona con otros factores, como las visitas al hospital.

El trabajo de Bengio sobre la causalidad podrá ser un pequeño paso para responder esta pregunta, pero también refleja más realismo en torno al aprendizaje profundo. A pesar de que las aplicaciones de la técnica se han multiplicado, un número creciente de expertos ha señalado los límites de la tecnología en áreas críticas como la comprensión del idioma.

An AI Pioneer Wants His Algorithms to Understand the ‘Why’.

 

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