Doctora en Bioestadística por la Universidad de Iowa y licenciada en Biología por la Universidad de Buenos Aires , investigadora adjunta del Consejo Nacional de Investigaciones y Técnicas en el Instituto de Cálculo de la UBA, Laura Ación se especializa en bioestadística aplicada en la investigación clínica y en la ciencia de datos y esta semana participó de la.
, una organización sin fines de lucro que fomenta la ciencia y la educación abierta para investigadores, donde en breve dictará el curso “Impactos Sociales de la Inteligencia Artificial”, Ación es autora de distintos artículos,Datos digitales de salud: ¿parte de la solución y del problema?Desmitificando la inteligencia artificial, Visitas a urgencias y reingresos hospitalarios en un sistema de salud argentinoMejorar la gestión del sistema de salud...
—Hay un montón de elementos en este sentido. Volvamos a palabras claves: big data, inteligencia de datos e inteligencia artificial. Es un campo que está mutando muy rápido, por la gran cantidad de datos que hay no estructurados de todas las fuentes existentes, ya sea de nuestro celulares, de los satélites, de sensores, de la naturaleza, de datos humanos.
Ahí es donde se está empezando a poner la lupa, porque se requiere una regulación que no está todavía. Por eso, está muy bien que la sociedad civil empiece a preguntar de qué va todo estoy que se pongan límites a algunas situaciones.
Es importante pensar que estás vendiendo tu privacidad. En verdad, ojalá la estuviéramos vendiendo, la estamos regalando. Estamos muy indefensos.Desmitificando la inteligencia artificial Hay mucha gente que dice que dentro de veinte años vamos a tener inteligencia general, que es exactamente la inteligencia humana, pero tengo mis dudas. Por ejemplo, estos modelos de lenguajes que producen textos que parecen generados por una persona, lo que están haciendo es replicar palabras como un loro. Hay autoras como Emily Bender y Timnit Gebru, que los llaman logros estocásticos porque son solo repetidores.
Entonces, hay quienes nos quieren convencer de que los algoritmos son mejores que los seres humanos. Pero hay que tener mucho cuidado, porque a veces no predicen lo que parece que están prediciendo. Por ejemplo, hubo un algoritmo que parecía que predecía severidad de Covid, pero lo que hacía era predecir si el paciente estaba parado o acostado.
_lacion_ rodrigo_lloret ninadhora a _lacion_ é muito massa 💖
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