El entrenamiento de la IA con laberinto sintetizados al azar

[YannickS-4080-2fLi0B]

Buenos tardes a todos,
Soy Yannick Nagid de colegio Sil y estoy investigando la sintetización de laberintos de manera aleatoria para generar datasets sintéticos que podrían ser utilizados para el entrenamiento de IA, con la finalidad de poner a prueba la capacidad de resolución y la rapidez de la IA.
Y aquí os propongo unas preguntas que podréis intentar responderlas y añadirlas en vuestros trabajos para enriquecer los resultados:

1. ¿Qué tipos de aprendizaje de IA se utilizan para encontrar la ruta más óptima entre dos puntos y por qué?

2. ¿Qué técnicas se utilizan para evitar que la IA se atasque en bucles durante su procesamiento?

3. ¿Se debe permitir que una IA tome decisiones autónomas basadas en un entrenamiento realizado en entornos generados sintéticamente y totalmente artificiales como por ejemplo la autoconducción de un vehículo?

¡Mucha suerte a todos!
Yannick Shalom Nagid Liu

[Linlin-1895-k67c7W]

Hola Yannick,
Me parece muy interesante lo que estás investigando y voy a intentar responder las preguntas que as propuesto.
( 1 ) ¿Qué tipos de aprendizaje de IA se utilizan para encontrar la ruta más óptima entre dos puntos y por qué?
Se utiliza IA generativa y Gemini es una de ellas. Gemini es la IA que utiliza Google Maps para encontrar las mejores rutas entre 2 puntos, cuando introduces una instrucción a Gemini, te responde con la información que ya conoce o recupera de otras fuentes.
https://unionrayo.com/actualidad/google-maps-giro-nuevas-funciones/
https://gemini.google.com/faq?hl=es-419
( 2 ) ¿Qué técnicas se utilizan para evitar que la IA se atasque en bucles durante su procesamiento?
La IA entra en bucle debido a diversos factores y algunas de las causas más comunes son: lógica defectuosa en los algoritmos, retroalimentación del entorno, problemas con los datos, fallas de diseño en algoritmos de aprendizaje, influencias externas y limitaciones inherentes del modelo de IA. Podríamos prevenir los bucles de error siguiendo los siguientes pasos:
- Manejo de errores robusto: la implementación de mecanismos robustos de manejo de errores y de respaldo puede ayudar a prevenir o escapar de los bucles de error.
- Condiciones de terminación claras: garantizar que los bucles y las funciones recursivas tengan condiciones de terminación claras puede evitar bucles infinitos.
- Pruebas y validación: las pruebas exhaustivas, especialmente con casos extremos, pueden ayudar a identificar y corregir posibles bucles antes de implementar el sistema de IA.
- Supervisión humana: en sistemas complejos o críticos, la supervisión humana puede ayudar a identificar cuándo una IA está atrapada en un bucle e intervenir.
https://es.quora.com/Qu%C3%A9-lleva-a-una-IA-a-un-bucle-de-error-del-cual-no-puede-salir
( 3 ) ¿Se debe permitir que una IA tome decisiones autónomas basadas en un entrenamiento realizado en entornos generados sintéticamente y totalmente artificiales como por ejemplo la auto conducción de un vehículo?
Si, porque la IA tiene un papel clave en la industria de la automoción. Los vehículos con diversos niveles de conducción autónoma utilizan algoritmos avanzados de la IA para procesar datos procedentes de múltiples fuentes, como las cámaras, radares y otros dispositivos y tomar decisiones inteligentes en tiempo real. Los sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS) utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la seguridad y hacer la vida más fácil al conductor. Es la IA la que posibilita tecnologías como la frenada de emergencia o los sistemas de detección de fatiga.
https://www.quadis.es/actualidad/la-inteligencia-artificial-en-el-sector-del-automovil/70662614
Un saludo.
Linlin

[YannickS-4080-2fLi0B]

Hola Linlin,
Me ha parecido muy interesante lo que has aportado pero opino diferente sobre tu respuesta a la tercera pregunta que propuse.
Aunque tengas tu parte de razón, bajo mi punto de vista considero que debemos tener en cuenta también la cuestión de seguridad debido a que la toma de decisiones de una IA, puede resultar desastroso si esta herramienta tan poderosa es empleada para las manipulaciones o fraudes. Pero la IA sí que juega un papel muy relevante en la industria de la automoción como dijiste anteriormente.
Un saludo,
Yannick Shalom Nagid Liu