AI and data irony – Ferrari without fuel?

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Or, a lake without oxygen? While data is exploding and dancing like never before, AI is still not able to convert this ocean into the juice of actionable intelligence as much as, and as fast as, we hoped it to. What could be holding AI back?

https://www.dqindia.com/ai-data-irony-ferrari-without-fuel/

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Tesla admite que es posible que nunca logre autos totalmente autónomos

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Los daños de la IA

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Cada modelo aprendido por pendiente de gradiente es aproximadamente una máquina de kernel

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 Los éxitos del aprendizaje profundo a menudo se atribuyen a su capacidad para descubrir automáticamente nuevas representaciones de los datos, en lugar de depender de características hechas a mano como otros métodos de aprendizaje. Sin embargo, mostramos que las redes profundas aprendidas por el algoritmo de descenso de gradiente estándar son de hecho matemáticamente aproximadamente equivalentes a las máquinas kernel, un método de aprendizaje que simplemente memoriza los datos y los usa directamente para la predicción a través de una función de similitud (el kernel). Esto mejora enormemente la interpretabilidad de las ponderaciones de redes profundas, al aclarar que son efectivamente una superposición de los ejemplos de entrenamiento. La arquitectura de la red incorpora el conocimiento de la función de destino en el kernel. Esta mejor comprensión debería conducir a mejores algoritmos de aprendizaje. https://arxiv.org/abs/2012.00152
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