Un gran salto adelante para la inteligencia artificial

Lo llaman inteligencia artificial, no porque la inteligencia sea de alguna manera falsa. Es inteligencia real, pero sigue siendo hecha por humanos. Eso significa que la IA - una herramienta de poder que puede añadir velocidad, eficiencia, perspicacia y precisión al trabajo de un investigador - tiene muchas limitaciones.

Solo es tan buena como los métodos y datos que se le hayan dado. Por sí misma, no sabe si falta información, cuánto peso tiene que dar a los diferentes tipos de información o si los datos de los que se nutre son incorrectos o están corrompidos. No puede tratar con precisión la incertidumbre o los eventos aleatorios, a menos que aprenda cómo hacerlo. Confiando exclusivamente en los datos, como suelen hacer los modelos de aprendizaje automático, no aprovecha el conocimiento que los expertos han acumulado a lo largo de los años y los modelos físicos que sustentan los fenómenos físicos y químicos. Ha sido difícil enseñar a una computadora a organizar e integrar información de fuentes muy diferentes.

Ahora, unos investigadores de la Universidad de Delaware y de la Universidad de Massachusetts- Amherst han publicado detalles de un nuevo enfoque para la inteligencia artificial que incorpora a sus cálculos la incertidumbre, el error, las leyes físicas, el conocimiento experto y los datos que faltan.

Fuente: NCYT