Capítulo 8. Dar a tu cerebro de IA la información que necesita para aprender y decidir
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
La realidad es compleja y llena de matices.
La mayoría de los sistemas y procesos para los que diseñarás IA autónoma son como objetos tridimensionales complejos. Imagina que intentas explorar la superficie de una escultura de Picasso. La superficie es asimétrica e irregular, así que para comprenderla de verdad, tendrás que mirarla desde distintos ángulos.
Lo mismo ocurre con la toma de decisiones. Los humanos y las IA autónomas tienen que considerar cada proceso que optimizan o sistema que controlan desde diversas perspectivas. Prueban distintos escenarios y consideran distintas variables durante su práctica. Cuando diseñes una IA autónoma, considera qué información necesitará la IA para tomar decisiones adecuadas en muchas condiciones diferentes. Me gusta empezar por considerar qué información necesitaría yo para tomar la misma decisión. Si no lo sé, pregunto a los expertos.
La mayoría de las IA que diseñes aprenderán practicando en un entorno virtual. Esto permite a la IA aprender sin experimentar las consecuencias económicas y de seguridad del ensayo y error en el sistema real. Los entornos virtuales también suelen acelerar significativamente (a veces en órdenes de magnitud) el entrenamiento al permitir mucha más práctica en la misma cantidad de tiempo.
Las simulaciones son ...
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