¿Superar el desempeño a nivel humano es solo un tema teórico o se está utilizando en la producción?

He visto muchos ejemplos en los que se ha superado el rendimiento a nivel humano. Pero hay dos tonos de esta pregunta:

  1. Hay una gran cantidad de áreas donde los sistemas informáticos que involucran inteligencia artificial pueden hacerlo mejor que el humano promedio (probablemente tenga media docena de sistemas en su automóvil haciendo exactamente eso en una aplicación del mundo real, y varios juegos en su computadora que pueden vencerlo ) En términos de tareas específicas de memoria / aprendizaje, matemáticas / razonamiento y lenguaje / gramática, a menudo es posible vencer al humano promedio, aunque es mucho más difícil vencer al campeón mundial o al mejor profesor / profesional.
  2. La otra variante de la pregunta es así vencer a todos los humanos, vencer al mejor humano. En términos de vencer a los campeones mundiales, hemos visto que esto sucedió desde el programa Samuel’s Checkers (Drafts) de fines de la década de 1950, con éxitos más recientes en Chess and Poker and Go que muestran que las computadoras están a la altura de las mejores, aunque no necesariamente en de la misma manera: los grandes maestros humanos están aprendiendo de la computadora.

No he visto que se discuta en el dominio de visión incrustado.

Por ejemplo, en el contexto de vehículos autónomos, nuestros algoritmos de localización de hecho superan por mucho las precisiones a nivel humano, localizándose a unos pocos centímetros. ¿Usted, como humano, conoce su ubicación con una precisión de centímetros solo con observar la carretera? Y, sin embargo, los equipos están tratando de hacer que estos sistemas sean aún más precisos.

De manera similar para el reconocimiento de objetos en el camino, nunca he visto que se utilicen las precisiones a nivel humano como punto de referencia.

En la práctica, es probable que necesite precisiones superhumanas solo porque tendrá otros módulos en su sistema general que son más débiles y este módulo debe superar sus limitaciones. Esa es también una razón para tener sensores superhumanos a bordo de dichos sistemas. ¡Redundancia, bebé!

Por otro lado, Andrew Ng recomienda [0] determinar las precisiones humanas al comienzo de un proyecto comercial y luego comparar repetidamente el rendimiento de la red neuronal con el de los humanos para determinar si su problema actual es sesgo o variación. Sugiere que esta diferencia puede ayudar a determinar rápidamente el camino correcto para mejorar las precisiones.

Dada la experiencia de Ng en Baidu y los ejemplos que suele citar, creo que el rendimiento a nivel humano es de hecho un concepto útil para la producción, al menos en el contexto de los servicios web.

[0] Anhelo de aprendizaje automático

Si te refieres a IA general: no; El rendimiento a nivel humano aún no existe.

Si te refieres a IA entrenada para una tarea definida de manera limitada, entonces sí (como señalan otras respuestas) es bastante común que la IA definida de manera limitada supere las capacidades humanas, hasta el punto de que el rendimiento humano ni siquiera es un punto de referencia o consideración relevante.

Es muy real Las máquinas, bastante pronto (3–7 años), superarán el desempeño humano en la mayoría de las tareas que no requieren consideración emocional. Nuestro enfoque los llevará a replicar el sistema emocional humano.

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