Problemas relacionados con el contexto

Incluso los sistemas de IA más avanzados todavía enfrentan desafíos para reconocer el contexto. Por ejemplo, muchos algoritmos de procesamiento de imágenes tienen dificultades para reconocer cuándo las imágenes están al revés. En otras instancias, los algoritmos pueden crear sesgos en función de la falta de comprensión del contexto. Por ejemplo, si un conjunto de datos del entrenamiento asocia el sentimiento de "alegría" con imágenes en blanco y negro de personas riendo, el algoritmo puede asociar imágenes en blanco y negro de objetos inanimados como de "alegría" porque no comprende que un rostro humano puede transmitir "alegría".

En ambos casos, los resultados producidos por la IA pueden ser erróneos. También pueden conducir a un proceso de aprendizaje automático que es demasiado inexacto, o pueden requerir un proceso de capacitación demasiado complejo o lento como para proporcionar beneficios.

Información adicional

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