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El año pasado, un vehículo experimental, desarrollado por investigadores del fabricante de chips Nvidia, era diferente a todo lo demostrado por Google, Tesla o General Motors. El coche no siguió ni una sola instrucción proporcionada por un ingeniero o un programador. En su lugar, se basó enteramente en un algoritmo que se había diseñado para enseñarse a si mismo a conducir viendo cómo lo hacía un humano. Conseguir que un coche conduzca de esta manera fue toda una hazaña impresionante. Pero también es un poco inquietante, ya que no están completamente seguros de cómo el automóvil toma sus decisiones, argumenta un artículo sobre MIT Technology Review.

Del artículo: La mente misteriosa de este vehículo apunta a un problema inminente con la inteligencia artificial. La tecnología subyacente de la IA del automóvil, conocida como aprendizaje profundo, ha demostrado ser muy poderosa para resolver problemas en los últimos años, y ha sido ampliamente implementada para tareas como subtítulos de imágenes, reconocimiento de voz y traducción de idiomas. Ahora existe la esperanza de que las mismas técnicas serán capaces de diagnosticar enfermedades mortales, tomar decisiones comerciales de millones de dólares, y hacer innumerables otras cosas para transformar industrias enteras. Pero esto no sucederá --o no debería suceder-- a menos que encontremos maneras de hacer técnicas como el aprendizaje profundo más comprensible para sus creadores y responsables ante sus usuarios. De lo contrario, será difícil predecir cuándo pueden ocurrir fallos --y es inevitable que lo hagan--. Esa es la razón por la que el coche de Nvidia todavía es experimental.

Fuente artículo: MIT Technology Review

En traduc. automát.: MIT Technology Review

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