Cantos de sirena en la era deep: inteligencia artificial versus clínicos.

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En las noticias sobre avances técnicos en las aplicaciones de deep IA suele hablarse de precisión AUC, etc, pero en investigación médica se usan otras medidas y se hacen pruebas mucho más exhaustivas. Los experimentos de esas noticias suelen ser incompletos, inválidos para una investigación médica válida.

https://healthdataminer.com/cantos-de-sirena-de-la-era-deep/cantos-de-sirena-en-la-era-deep-inteligencia-artificial-versus-clinicos/

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

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Es hora de que la IA se explique

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https://www.hpe.com/us/en/insights/articles/it-s-time-for-ai-to-explain-itself-2108.html Los modelos de IA son cada vez más precisos, pero ni siquiera los científicos de datos que los crearon pueden explicar por qué, y eso es un problema. Los algoritmos basados en la IA forman parte de la vida cotidiana de casi todo el mundo. Todos nos hemos acostumbrado a que las máquinas nos sugieran una nueva serie para ver en Netflix, otra persona a la que seguir en Facebook o lo siguiente que tenemos que pedir en Amazon. También están impulsando decisiones mucho más importantes, como en qué acciones invertir, qué procedimientos médicos considerar o si se puede optar a una hipoteca. En algunos casos, un sistema de IA puede ofrecer mejores consejos que un asesor financiero, un médico o un banquero. Pero si acabas en el lado equivocado de un algoritmo, no hay ninguna persona a la que puedas abrochar para explicar por qué tu solicitud de préstamo fue rechazada o tu currículum descartado. Y con demasia...
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Publicación del primer informe de progreso del Comité Ad hoc de Inteligencia Artificial (CAHAI)

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Por supuesto que la tecnología perpetúa el racismo. Fue diseñada así

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