” Nosotros creamos nuestros propios demonios “
Las destrucciones causadas por los desastres naturales, los efectos nocivos del aumento de la temperatura de la tierra y el agotamiento de la capa de ozono. Todo el mundo está preocupado es por ello que en la actualidad. Algunos podrían estar contribuyendo a ayudar en la causa, mientras que otros aún no están despertando. Ma, ¿alguna vez pensaste que es importante destacar salvar el mundo apoyando estas causas mientras intentamos construir otra amenaza para nosotros en forma de IA?
Pensemos en los avances que AIML puede brindarnos. Nos puede ayudar al proporcionar tanto en el campo de la atención médica, el ejército, logistica, la industria de la automatización, interactuar con radiaciones nucleares, proporcionar informes de análisis automatizados y muchas otras aplicaciones maravillosas. Pero a qué precio. ¿Pensó la gente mientras extraían petróleo, gas natural y otros recursos naturales sobre los resultados dañinos de sus aplicaciones? Nadie pensó en ello debido a que todos estábamos interesados en los resultados inmediatos que nos llevaron a la parte en la que avanzar es otro paso destructivo y dar un paso atrás es llevar a la humanidad a la evolución inversa.
“La inteligencia artificial es la nueva electricidad”
La humanidad es vulnerable a las amenazas inclusive de las más pequeñas irregularidades como un virus. Podríamos estar muy entusiasmados con los maravillosos resultados de la IA. Pero además debemos prepararnos para las amenazas que traerá al mundo. El daño que está causando y el daño que ya ha generado.
Tomemos un escenario muy simple:
Y = mX + C
En la ecuación anterior, todos somos conscientes de que Y es una variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi.... linealmente dependiente del término X. Ma, pensemos en my c. En la ecuación, si myc dependen del tiempo, esta ecuación después de cada momento tendrá una forma distinto. Qualche volta, esos formularios pueden ser tan aleatorios que podríamos estar al tanto del procedimiento en curso, pero no lograremos obtener los resultados que nuestro modelo ML puede tener. In questa fase, el punto principal a comprender es que inclusive una pequeña modificación en un enfoque puede llevarnos más allá del alcance de las predicciones humanas. El aprendizaje automático es un enfoque matemático basado en la ciencia que algún día será difícil de comprender y conquistar.
Desafíos en IA
La IA junto con las aplicaciones traen pocas preguntas sin resolver:
Automatización de trabajos
Con la introducción de los bots basados en IA, la pregunta fundamental que se planteó fue el vacío que creará en el sector laboral. Con los avances en los sistemas de monitoreo en las industrias, estamos creando una gran brecha en el sector laboral al reemplazar a las personas que trabajan para trabajos específicos. Come esempio, la mayoría de las compañías están intentando crear una resolución de tickets automatizada que podría ser muy eficaz pero que crea un riesgo para el trabajo de una persona. La pregunta importante es: ¿AIML es suficiente para otorgar suficientes posibilidades para acomodar a todos?
Privacidad y seguridad de los datos
El aspecto fundamental de un modelo de aprendizaje automático exitoso es tener una enorme cantidad de datos útiles. Ma, proporcionar toda la información a la respuesta trae otra preocupación que es cuánto nuestros datos están seguros y protegidos. ¿Es vulnerable a los ataques de piratas informáticos o es suficiente para salvaguardar la información personal de las personas? Las preocupaciones de seguridad no se limitan solo a la privacidad de los datos con el avance en los automóviles, la pregunta más importante es: ¿Quién es responsable de los daños causados por los automóviles sin conductor debido a la compleja situación de la vida real?
Decisiones sesgadas
El sistema basado en inteligencia artificial no puede comprender las emociones, por lo que cuando se trata de utilizar el corazón junto con el cerebro, es factible que el sistema no se considere muy exitoso. Junto con la falta de emociones, hay varios factores que pueden resultar en decisiones no tan eficientes como un sistema sesgado hacia el factor masculino eliminará el éxito que las mujeres pueden traer en ese sector. Debido a las diversas minorías presentes, nuestro sistema podría ignorar la relevancia de esas minorías, lo que resulta en un sistema sesgado. La pregunta más importante que ocurre es: ¿quién es capaz y quién no puede un sistema elegir de manera eficaz?
Guerras y Destrucciones
Con la aplicación más avanzada de AI, además hay una amenaza muy importante asociada. Los sistemas basados en inteligencia artificial pueden proporcionar las armas auto-capaces más avanzadas. Pero como estamos divididos con las fronteras de todas partes, estas armas dan ventaja a unas pocas naciones desarrolladas que pueden ejecutar el sistema de armas más avanzado en comparación con otras. Esto no solo brinda la ventaja a unos pocos privilegiados, sino que además brinda la oportunidad de una guerra mundial y otras amenazas de causar la destrucción de la humanidad. Además con la enorme expansión de la energía nuclear en el mundo, surge una pregunta muy importante: ¿podemos confiar en una máquina para manejar la enorme energía nuclear?
“Los poderosos no son los que disponen enormes poderes, sino los que conocen controlarlos”
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