Malinterpretaciones sobre machine learning

Fuente de la imagen: mvc archivo propio

Parte de la tarde del sábado la pasé “hojeando” el documento elaborado y publicado por la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) y el Supervisor Europeo de Protección de Datos (EDPS), del que me hice eco en el Sitio Protección de Datos bajo el título “Malentendidos sobre el aprendizaje automático”[1], en el que exponen los 10 malentendidos que entienden más comunes relacionados con el machine learning (aprendizaje automático)[2], aportando un análisis de cuál debería ser el enfoque correcto. Y es que, según la Comisión Europea (CE)[3], la Unión Europea (UE) ha identificado la inteligencia artificial (IA)[4] como una de las tecnologías más relevantes del siglo XXI, destacando su importancia en la estrategia para la transformación digital de la UE.

Pero parece que los proveedores de tecnología promocionan sus sistemas haciendo referencia a la IA sin especificar qué tipo de IA. En este sentido, el aprendizaje automático[5] es una rama concreta de la IA, aplicada a la resolución de problemas específicos y limitados[6]. A diferencia de otros tipos de IA[7], el comportamiento de los sistemas de aprendizaje automático no está definido por un conjunto predeterminado de instrucciones. El objetivo[8] es dilucidar los conceptos erróneos más comunes que rodean a los sistemas de machine learning, subrayando la importancia de implementar estas tecnologías de acuerdo con los valores de la UE, los principios de protección de datos y el respeto a los derechos de las personas. Fuente de la información: AEPD. Fuente de la imagen: mvc.

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[1] Velasco Carretero, Manuel, Malentendidos sobre el aprendizaje automático. Sitio Protección de Datos. 2022. Visitado el 25/09/2022.

[2] 10 malentendidos más comunes relacionados con el machine learning (aprendizaje automático). Sitio visitado el 25/09/2022.

[3] Comunicación de la Comisión: Inteligencia artificial para Europa. Sitio visitado el 25/09/2022.

[4] Término general que engloba a aquellas tecnologías que tienen como objetivo imitar las capacidades de razonamiento humano, que pueden tener aplicaciones y limitaciones muy diferentes.

[5] Machine Learning o ML.

[6] Como tareas de clasificación o predicción

[7] Que intentan emular la experiencia humana, por ejemplo los sistemas expertos.

[8] Versión en español y en inglés. Sitios visitados el 25/09/2022.