{"id":313657,"date":"2022-08-10T13:12:45","date_gmt":"2022-08-10T13:12:45","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/los-cientificos-son-demasiado-descuidados-con-el-aprendizaje-automatico\/"},"modified":"2022-08-10T13:12:47","modified_gmt":"2022-08-10T13:12:47","slug":"los-cientificos-son-demasiado-descuidados-con-el-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/los-cientificos-son-demasiado-descuidados-con-el-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"Los cient\u00edficos son demasiado descuidados con el ‘aprendizaje autom\u00e1tico’"},"content":{"rendered":"\n
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Ya sea para predecir accidentes de tr\u00e1fico, la propagaci\u00f3n de enfermedades o el riesgo de conflicto o guerra civil, el m\u00e9todo parece muy atractivo. Ponga suficientes datos relevantes en una computadora, ejecute algoritmos s\u00f3lidos en ella y se implementar\u00e1 una predicci\u00f3n.<\/p>\n

Dos cient\u00edficos estadounidenses advertir ahora<\/a> que el uso de inteligencia artificial para hacer predicciones puede ser a expensas de la confiabilidad. Incluso prev\u00e9n una \u201ccrisis inminente\u201d en la repetibilidad de la investigaci\u00f3n debido a la excesiva dependencia de la inteligencia artificial que no es estanca o est\u00e1 mal aplicada.<\/p>\n

Los inform\u00e1ticos Sayash Kapoor y Arvind Narayanan de la Universidad de Princeton realizaron un estudio de literatura en 17 disciplinas, desde medicina hasta ciencias pol\u00edticas. en veinte rese\u00f1as<\/em>, el m\u00e1s reciente pero tambi\u00e9n varios m\u00e1s antiguos, contaron 329 publicaciones cuyos resultados no eran repetibles o solo en parte, debido a deficiencias en el uso de modelos de IA. Eso puede conducir a “conclusiones extra\u00f1amente demasiado optimistas”. Los dos usan una definici\u00f3n amplia de ‘reproducible’: no \u200b\u200bsolo los datos y los c\u00f3digos algor\u00edtmicos deben ser rastreables, sino que los datos tambi\u00e9n deben analizarse correctamente.<\/p>\n

Predicciones defectuosas<\/h2>\n

Principal escollo al usar aprendizaje autom\u00e1tico<\/em> Seg\u00fan Kapoor y Narayanan, la fuga de datos, que puede contaminar los resultados de una investigaci\u00f3n. Los dos identifican ocho especies fugas de datos<\/em>como incluir inadvertidamente datos irrelevantes o no distinguir adecuadamente diferentes conjuntos de datos. Cuando los datos de prueba se mezclan con los datos del conjunto de evaluaci\u00f3n, esto conduce a predicciones ‘mejores’ pero, en una inspecci\u00f3n m\u00e1s cercana, err\u00f3neas. La computadora ya ha incorporado el resultado en sus predicciones.<\/p>\n

No se trata de fraude o error intencional, se trata de una creencia exagerada en los modelos de IA y la falta de experiencia. Los errores que se\u00f1alan los dos generalmente no se destacan al leer los art\u00edculos en el proceso de evaluaci\u00f3n acad\u00e9mica, sino solo despu\u00e9s de un an\u00e1lisis exhaustivo de los datos subyacentes y el m\u00e9todo utilizado. Los dos est\u00e1n pidiendo una revisi\u00f3n dr\u00e1stica de los protocolos de IA existentes para cerrar las brechas. Los borradores de publicaciones deben incluir una lista de verificaci\u00f3n para verificar si se excluyen los ocho tipos de violaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

Eso investigaci\u00f3n de los cient\u00edficos de Princeton<\/a> es un preimpresi\u00f3n<\/em>: a\u00fan no probado para su publicaci\u00f3n en una revista cient\u00edfica. Sin embargo, su advertencia ha despertado mucha preocupaci\u00f3n entre los cient\u00edficos preocupados por los m\u00e9todos de IA para la investigaci\u00f3n predictiva cuantitativa. En un taller en l\u00ednea<\/a> van Kapoor sobre el tema, participaron m\u00e1s de 1.600 acad\u00e9micos.<\/p>\n

No todas las reacciones son positivas. El polit\u00f3logo estadounidense David Muchlinksi, cuyo art\u00edculo sobre la previsibilidad de las guerras civiles es criticado por el d\u00fao<\/a>defiende en Naturaleza<\/em> su investigacion Seg\u00fan Kapoor y Narayanan, el uso de la IA en los estudios de conflictos no agrega nada a los m\u00e9todos estad\u00edsticos est\u00e1ndar. Muchlinksi cree que su campo est\u00e1 siendo perjudicado.<\/p>\n<\/p><\/div>\n


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