MIT doet onderzoek om AI slimmer te maken

El equipo del MIT enseña a los modelos de IA lo que aún no sabían

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) crece rápidamente y se entrelaza cada vez más con nuestra vida diaria y con industrias de alto riesgo como la atención médica, las telecomunicaciones y la energía. Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad: los sistemas de IA a veces cometen errores o dan respuestas inciertas que pueden tener grandes consecuencias.

Themis AI del MIT, cofundada y dirigida por la profesora Daniela Rus del laboratorio CSAIL, ofrece una solución innovadora. Su tecnología permite a los modelos de IA 'saber lo que no saben'. Esto significa que los sistemas de IA pueden indicar por sí mismos cuándo son inciertos sobre sus predicciones, lo que permite prevenir errores antes de que causen daños.

¿Por qué es esto tan importante?
Muchos modelos de IA, incluso los avanzados, a veces pueden mostrar las llamadas 'alucinaciones': dan respuestas erróneas o infundadas. En sectores donde las decisiones son cruciales, como el diagnóstico médico o la conducción autónoma, esto puede tener consecuencias desastrosas. Themis AI desarrolló Capsa, una plataforma que aplica la cuantificación de la incertidumbre: mide y cuantifica la incertidumbre de la salida de la IA de manera detallada y fiable.

 ¿Cómo funciona?
Al dotar a los modelos de conciencia de la incertidumbre, pueden proporcionar a las salidas una etiqueta de riesgo o fiabilidad. Por ejemplo: un coche autónomo puede indicar que no está seguro de una situación y, por lo tanto, activar una intervención humana. Esto no solo aumenta la seguridad, sino también la confianza de los usuarios en los sistemas de IA.

Ejemplos de implementación técnica

  • Al integrar con PyTorch, el encapsulado del modelo a través de capsa_torch.wrapper() donde la salida consiste tanto en la predicción como en el riesgo:

Python example met capsa

Para los modelos de TensorFlow, Capsa utiliza un decorador:

tensorflow

El impacto para empresas y usuarios
Para NetCare y sus clientes, esta tecnología representa un gran avance. Podemos ofrecer aplicaciones de IA que no solo son inteligentes, sino también seguras y más predecibles, con menos probabilidades de alucinaciones. Ayuda a las organizaciones a tomar decisiones mejor fundamentadas y a reducir los riesgos al implementar IA en aplicaciones críticas para el negocio.

Conclusión
El MIT equipo demuestra que el futuro de la IA no solo consiste en ser más inteligente, sino sobre todo en funcionar de manera más segura y justa. En NetCare creemos que la IA solo se vuelve verdaderamente valiosa cuando es transparente sobre sus propias limitaciones. Con herramientas avanzadas de cuantificación de la incertidumbre como Capsa, usted también puede llevar esa visión a la práctica.

Gerard

Gerard ejerce como consultor y gerente de IA. Con una amplia experiencia en grandes organizaciones, puede desentrañar problemas y trabajar hacia una solución con gran rapidez. Combinado con su formación económica, garantiza decisiones empresarialmente responsables.

AIR (Robot de Inteligencia Artificial)