Es difícil estudiar el Deep Learning sin dejarse sorprender por las similitudes del pensamiento humano, y la forma en que los humanos piensan colectivamente. De hecho, parece probable que Deep Learning tenga un profundo impacto en la filosofía, de forma similar a como la Revolución Científica condujo a la Ilustración.

La inteligencia es una propiedad de las redes no de los objetos:

Cada neurona en una red neuronal es extremadamente simple, pero si las conectas de la manera correcta, la red puede ser extremadamente inteligente. De manera similar, lo que hace que la humanidad sea tan inteligente es la forma en que los individuos relativamente poco inteligentes pueden conectarse en sociedades superinteligentes.

La comprensión es menos importante que la iteración y la medición:

Las redes neuronales generan modelos que son demasiado complejos para que podamos entenderlos. Sin embargo, eso está bien siempre que tengamos métricas que nos digan cuán efectivas son en lo que queremos que hagan, y siempre que tengamos formas de mejorar iterativamente su desempeño contra esa métrica. Del mismo modo, los seres humanos rara vez tienen una buena comprensión racional de cómo realmente resuelven los problemas y aprenden mejor cuando tienen la oportunidad de practicar repetidamente algo y saber cuándo están mejorando.

Concepto de moralidad:

Las redes neuronales no tienen ningún concepto de moralidad y, como son menos explicables que los modelos más simples, están menos limitadas por los principios morales de las personas que las crean. Por lo tanto, se debe tener cuidado de que un modelo no cumpla su objetivo al hacer algo inesperado y malvado, por ejemplo, optimizando la personalización publicitaria al mostrar estafas a personas crédulas. Esto es similar al comportamiento humano donde la mayoría del mal no proviene de la malicia, sino de perseguir un objetivo (por ejemplo, dinero) sin prestar atención a las consecuencias negativas.

En términos más generales, es interesante pensar en redes neuronales artificiales como una oportunidad de aprendizaje de transferencia para comprender el pensamiento humano: las redes neuronales artificiales son más fáciles de estudiar que el pensamiento humano y es probable que las representaciones del pensamiento que creamos al estudiarlas nos ayuden a entender el pensamiento más ampliamente, incluso si el pensamiento humano y el pensamiento artificial no son del todo iguales.

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