El talón de Aquiles de la IA: Nueva investigación localiza debilidades básicas

[noSign]

Investigadores de la Universidad de Copenague son los primeros en demostrar que, más allá de problemas simples, es imposible desarrollar algoritmos de IA que sean estables ante pequeñas cantidades de ruido en los datos de entrada. Por ejemplo, tomando como ejemplo el reconocimiento de señales, una pegatina no engaña a un humano, pero sí a una IA porque ahora, esa señal es diferente de las que ha encontrado en sus datos de entrenamiento. Esta diferencia ha sido probada ahora matemáticamente insalvable. doi.org/10.48550/arXiv.2304.03757

https://scitechdaily.com/ais-achilles-heel-new-research-pinpoints-fundamental-weaknesses/

[jmtella]

Lo mismo que a la integencia NO artificial, a la nuestra,,, Con poco ruido o mentiras repetitivas, se conviertes en verdad, y la inteligencia humana, al menos la de masas, se lo cree...