¡Gracias por tu comentario y por plantear una pregunta tan interesante! Los algoritmos de deep learning, especialmente en el ámbito del diagnóstico médico, no tienen una "conciencia" de que se están equivocando en el sentido humano. Sin embargo, algunos modelos pueden incorporar herramientas para estimar la incertidumbre en sus predicciones, lo cual puede servir como una advertencia para que un humano revise el caso. Dicho esto, la capacidad de reconocer un error también depende en gran medida de la calidad y diversidad de los datos con los que se entrenó el algoritmo. Si esos datos no representan bien la variabilidad del mundo real, el modelo puede equivocarse sin darse cuenta, ya que simplemente sigue patrones aprendidos. Por eso, combinar la IA con la supervisión humana es clave para evitar errores graves en diagnósticos médicos. ¡Espero que esto responda a tu pregunta! Si quieres más detalles, puedo profundizar en algunos ejemplos específicos.
Las AI tienen probabilidades de errores considerables, por lo que la mayoria de las aplicaciones que mencionas no son tan confiables. Sirven como apoyo, pero no se les puede dejar solas.
Cuanto de flexibilidad tiene el algoritmo de deep learning para reconocer que se puede estar eauivocando al dar un diagnostico errado ?
¡Gracias por tu comentario y por plantear una pregunta tan interesante!
Los algoritmos de deep learning, especialmente en el ámbito del diagnóstico médico, no tienen una "conciencia" de que se están equivocando en el sentido humano. Sin embargo, algunos modelos pueden incorporar herramientas para estimar la incertidumbre en sus predicciones, lo cual puede servir como una advertencia para que un humano revise el caso.
Dicho esto, la capacidad de reconocer un error también depende en gran medida de la calidad y diversidad de los datos con los que se entrenó el algoritmo. Si esos datos no representan bien la variabilidad del mundo real, el modelo puede equivocarse sin darse cuenta, ya que simplemente sigue patrones aprendidos. Por eso, combinar la IA con la supervisión humana es clave para evitar errores graves en diagnósticos médicos. ¡Espero que esto responda a tu pregunta! Si quieres más detalles, puedo profundizar en algunos ejemplos específicos.
Las AI tienen probabilidades de errores considerables, por lo que la mayoria de las aplicaciones que mencionas no son tan confiables. Sirven como apoyo, pero no se les puede dejar solas.
Totalmente de acuerdo contigo. En este punto, debemos contar con herramientas de validación adecuadas, sino caeremos en errores
Así es. Son herramientas muy útiles pero necesitan guía de un humano. (por el momento).. Cuando alcancemos agi.. Se acaba el juego