El arte de crear datos en la era de la IA
Hola a todos,
Hoy os invito a reflexionar y debatir sobre un tema fascinante en el mundo de la inteligencia artificial: la generación sintética de datos.
Esta técnica permite "crear" datos que parecen reales y se usan para entrenar sistemas de IA, ayudando en áreas como el reconocimiento de imágenes o la mejora de asistentes virtuales. Es una herramienta cada vez más importante para avanzar en tecnología de manera segura y eficiente.
Para guiar el debate, os propongo algunas preguntas:
1. ¿Pensáis que los datos sintéticos podrían llegar a sustituir completamente los datos reales?
2. ¿Qué ventajas o posibles riesgos identificaríais en esta práctica?
3. ¿Creéis que esta tecnología podría tener impacto en vuestra vida cotidiana o en vuestros estudios?
¡Esperamos vuestras opiniones!
Que tengáis buen final de semana,
Georgina
El arte de crear datos en la era de la IA
Hola a todos,
Hoy os invito a reflexionar y debatir sobre un tema fascinante en el mundo de la inteligencia artificial: la generación sintética de datos.
Esta técnica permite "crear" datos que parecen reales y se usan para entrenar sistemas de IA, ayudando en áreas como el reconocimiento de imágenes o la mejora de asistentes virtuales. Es una herramienta cada vez más importante para avanzar en tecnología de manera segura y eficiente.
Para guiar el debate, os propongo algunas preguntas:
1. ¿Pensáis que los datos sintéticos podrían llegar a sustituir completamente los datos reales?
2. ¿Qué ventajas o posibles riesgos identificaríais en esta práctica?
3. ¿Creéis que esta tecnología podría tener impacto en vuestra vida cotidiana o en vuestros estudios?
¡Esperamos vuestras opiniones!
Que tengáis buen final de semana,
Georgina
Buenas tardes, espero que sigáis bien.
Viendo el tema propuesto por Georgina, daré mi opinión, que espero aporte algo interesante al debate.
Sinceramente yo creo que los datos sintéticos no podrían llegar a remplazar los datos reales, o al menos no deberían. ¿Por qué? Bueno, si es verdad que estos datos son generados a partir de miles de bytes de información, información verdadera y que representa la realidad, pero que en algunos casos deja alguna variable oculta o escasa, haciendo que los algoritmos no la tengan en cuenta; eso sin contar los momentos en los que esa variable o dato es NUEVO, momento en el que normalmente llega el caos.
Por ejemplo y en el hipotético caso de que un robot impulsado por sistemas de IA tuviese que diagnosticar a un paciente para una enfermedad, en el 95% o incluso en el 98% de los casos el robot acertaría correctamente las enfermedades de los pacientes, ya que además de llevar mucho tiempo de aprendizaje (el sistema neuronal), normalmente se repetirían estos casos o serían similares. Sin embargo, en el momento en el que un paciente tenga una enfermedad que casi no se ha registrado o analizado, el sistema dará error o mostrará resultados incorrectos, mayormente debido a que estas redes neuronales trabajan basándose "literalmente" en datos que ya conocen y luego sintetizando información (que también en algunos casos puede dar a error), y por tanto no son capaces (en la mayoría de casos, por no decir todos) de reaccionar a situaciones que no se han estudiado anteriormente. A diferencia de un humano, que normalmente puede solucionar problemas con la información que tiene, e ingeniándoselas para conseguir el resultado que desea, una inteligencia artificial, al menos a día de hoy, no es capaz de realizar esa acción que muchos categorizaríamos como pensar.
Espero haber respondido a todas las preguntas, aunque de una forma un poco más indirecta, con argumentos interesantes y que complementen esta conversación.
¡Un saludo y espero vuestras respuestas! 👀