La visión de construir máquinas que puedan pensar y comportarse como las personas ha pasado de ser una película a un hecho real.Desde hace tiempo, se intenta adquirir inteligencia de las máquinas para hacer más sencillas nuestras posiciones: hay bots, humanoides, robots y personas computarizadas que son mejores que las personas o se dirigen con nosotros en numerosos aspectos. Estas aplicaciones impulsadas por la IA tienen una mayor velocidad de ejecución, tienen una mayor operabilidad y precisión, pero además dominan en las tareas tediosas y monótonas en contraste con los humanos.

En cambio, el conocimiento humano se identifica con el aprendizaje versátil y la experiencia. La memoria humana, su capacidad de manejo y el cuerpo humano en general podrían parecer poco importantes en contraste con el equipamiento y el marco de programación de las máquinas. Sin embargo, la profundidad y las capas presentes en nuestros cerebros son innegablemente más complicadas y modernas que las máquinas aún no pueden superar, ¡esencialmente no más tarde! Aquí hay un cronograma que predice todo el pensamiento de contraste de la máquina y la perspicacia humana a lo largo de un tiempo.

En cuanto a la discusión sobre la Inteligencia Artificial frente a la Inteligencia Humana, los actuales logros en materia de Inteligencia Artificial imitan la visión humana con más intensidad que antes, aunque las máquinas aún están muy lejos de lo que las mentes humanas son capaces de hacer. La capacidad de las personas para aplicar el conocimiento obtenido con un sentimiento de lógica, pensamiento, obtención, aprendizaje y experiencia es lo que nos separa. Con el conocimiento viene el poder, y con el poder viene la increíble responsabilidad. A pesar de que las máquinas pueden imitar un poco la conducta humana, su perspicacia puede bombardear cuando se les pide que tomen decisiones racionales como nosotros.Las máquinas controladas por la IA toman decisiones en función de las ocasiones y de sus afiliaciones. Los marcos de inteligencia basados en ordenadores son ignorantes en cuanto a la comprensión de causa y efecto. Las situaciones reales, entonces, requieren un enfoque humano completo.

Aunque la IA ha simplificado nuestras posiciones de numerosas maneras y está mejorando constantemente. En cualquier caso, también se han producido fracasos épicos que han planteado cuestiones sobre la utilización de la IA en nuestras vidas:

1. En el momento en que un coche Uber autodirigido mató a una persona a pie mientras era conducido por un PC, o

2. En el momento en que el superordenador Watson de IBM sugirió tratamientos de crecimiento maligno peligrosos e inexactos, o

3. Cuando Un instrumento de reconocimiento facial controlado por la IA fomentó un sesgo contra las complexiones coloreadas, lo que provocó que personas inocentes fueran identificadas erróneamente como criminales potenciales.

Los especialistas en IA se centran hoy en día en las formas de derrotar tales debacles en el avance de los cálculos y en seguir desarrollando las habilidades de la IA. Queremos fusionar las intuiciones humanas normales, los instintos y los reflejos en estas máquinas de IA para mantenernos alejados de las circunstancias peligrosas. La precisión humana, la exactitud, el tiempo y la naturaleza del juicio son, además, variables significativas que deberían consolidarse en los cálculos de entrada de la IA. Permítannos ahora investigar cómo un cerebro humano aprende y se ajusta a estos atributos. El conocimiento humano se basa en el aprendizaje dirigido y la tutoría, que la IA no puede sustituir

El aprendizaje profundo (DL), un subconjunto de la IA, utiliza la idea de redes neuronales , que es básicamente lo mismo que el sistema sensorial y la mente humanos. Nuestra visión radica en el aprendizaje adaptativo y en saber aplicar el conocimiento en situaciones genuinas. En la DL, reflejamos la capacidad de la mente humana para aprender en varias etapas. Nos ocupamos de los temas complicados separándolos en niveles de datos.

¿Se pregunta cómo de bien leyó un largo libro de anécdotas años antes puede en cualquier caso recordar a su persona querida y las citas de renombre?

Ahora imagine un escenario en el que tuviera una documentación especializada igual de larga o quizás más limitada para leer. Es posible que apenas tenga la opción de completarla sin sentirse aburrido o ziellos, y que recuerde trozos. Obviamente, esta es la forma en que nuestros cerebros están cableados, debemos tener la opción de correlacionar con lo que notamos y realizamos. Esto se debe a la forma en que realmente queremos una conexión personal con nuestros receptores para fomentar un interés en la cosa que estamos aprendiendo. Así, cuando intentamos aprender algo, canalizamos cada una de nuestras capacidades tangibles hacia ello, incluyendo emociones

Cada uno de nosotros tiene un resto entusiasta alternativo y aprende en varios contextos y estilos. El modelo de aprendizaje que ajustamos debe incorporar la humanidad y la frecuencia que se ajusta a nuestra actitud, dijo Vivek. Para ser exactos, el conocimiento artificial no puede realmente aculturar nuestro viaje de aprendizaje.

El aprendizaje no es transitorio; es una práctica progresiva de asimilar y manejar datos, y al final equivale a nuestra experiencia. La experiencia de aprendizaje es diversa para cada ser y es un recurso inestimable para guiar y mentorizar a otros. El aprendizaje en coche del tutor le ayuda a fomentar sus habilidades más rápidamente, pero además le permite desarrollarse de forma experta. Un mentor aporta su implicación con constantes que interconectan tu forma de entender la realidad actual. Un mentor te guía en tu etapa formativa para ayudarte a entender las cosas en un nivel granular y sincronizar y cambiar tu conducta de aprendizaje en numerosos niveles humanos y entusiastas.

Esta es la manera por la cual nuestro marco de escolarización da forma a nuestro pensamiento, y con un objetivo similar, la instrucción en línea ha ido más allá con cursos dirigidos por humanos. Procesos de aprendizaje relacionados con la formación online dirigida por humanos/ Ninguna máquina puede mostrar como un humano

Vivimos en el reino de la web, donde enormes medidas de datos llegan a nosotros a la velocidad del rayo. A pesar de la mejor sustancia accesible para nosotros en la web, aquí y allá nos desviamos de nuestro objetivo.
Vivek señaló que el peligro de renunciar al contacto humano en el aprendizaje electrónico tiene las siguientes consecuencias:

1. Puede provocar una ausencia de inspiración. Como individuo solitario, podríamos tratar de ignorar la empresa y, finalmente, descuidar la finalización de nuestra empresa de aprendizaje. Un guía/intercesión humana aporta humanidad al aprendizaje y previene los problemas de persuasión en los alumnos.
2. Puede provocar una ausencia de responsabilidad. En general, aprendemos mejor y nos mantenemos centrados en nuestros objetivos cuando tenemos a alguien a quien mirar, por quien ser impulsados y, en particular, ante quien ser responsables. Las personas son criaturas sociales; el aprendizaje o cualquier otra cosa requiere un área local donde se pueda compartir y ganar directamente de los demás.
3. Y por último, un mentor es la persona que te sostiene en el cumplimiento de tus objetivos. Un guía te enfoca el camino correcto y te ayuda a planificar el camino de la profesión. Además, este es el motivo por el que las máquinas nunca podrán suplantar completamente a las personas. La humanidad en la innovación instructiva es sólo uno de los modelos donde las personas ganarán sobre las máquinas.

Dada la información actual y nuestros avances en IA, el manejo del lenguaje, la visión, el manejo de la imagen y el buen juicio son todavía una prueba para las máquinas y requieren la intervención humana.

Dado que la IA está todavía en fase de formación, el futuro está en lo bien que las personas guiemos las aplicaciones de IA para que se atengan a las cualidades humanas y a las medidas de seguridad. Ya que, como aclara Nick Burns, científico de datos de SQL Services, por muy grandes que parezcan sus modelos, son tan grandes como sus datos

Debido a las preocupaciones por la seguridad pública, la U.S. División de Defensa ha adoptado un conjunto de principios morales para la conciencia creada por el hombre. Esencialmente, la IA ofrece a las personas un componente totalmente diferente de un conjunto ilimitado de resultados potenciales para investigar. Queremos centrarnos en la creación de una IA fiable para crear un modelo prometedor para el desarrollo y la administración de la IA, y anticiparnos a la aceptación de la IA trabajando en nuestras capacidades para el software relacionado con la IA.

Activa tus sueños profesionales en el campo de la IA siguiendo este curso 1:1 mentoring-drove AI/ML que acompaña una metodología basada en la empresa y una tarea asegurada. Obtendrá el mejor programa educativo centrado en la vocación en Internet junto con las tareas involucradas para planificar un marco de aprendizaje de IA/profundidad, ensamblar una aplicación práctica de ML completa y obtener una nueva línea de trabajo en el campo de la IA/ML.

Dada la información actual y nuestros avances en IA, el manejo del lenguaje, la visión, el manejo de la imagen y el buen juicio son todavía una prueba para las máquinas y requieren la intervención humana.

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