Los algoritmos de DeepMind de Google se probaron recientemente en una prueba de matemáticas de la escuela secundaria, y los resultados mostraron que ni siquiera se podían traducir los problemas.
DeepMind entrenó una red neuronal en el plan de estudios de Matemáticas de un estudiante británico de 16 años para probar y analizar la capacidad de su IA en el dominio de Matemáticas en una licitación. Entrenaron la máquina en aritmética, álgebra, comparaciones, cálculo, números, medidas, probabilidad y polinomios de manipulación y sintetizaron los datos.
Sin embargo, se decepcionaron porque los modelos que probaron suspendieron la prueba. Entonces, ¿cuánto anotaron los algoritmos? Los diferentes algoritmos solo pudieron resolver un 35% de las 40 preguntas que DeepMind les hizo cuando el porcentaje debería haber sido 100.
Sin embargo, no podemos evitar decir que uno de los modelos fue ligeramente mejor que otros, pero en la mayoría de las ocasiones no pudieron traducir las preguntas, con números, palabras, funciones y símbolos en operaciones reales para obtener los resultados.
El hecho es que 14 de 40, sin importar en qué parte del mundo, se considera un fracaso.
Los sistemas de inteligencia artificial necesitan mejorar en matemáticas
Las matemáticas requieren varias habilidades cognitivas, habilidades que los humanos tenemos y que podemos usar de forma automática, mientras que para este trabajo las máquinas deben mejorarse.
Entrenarlos para dar sentido a un problema, con todas las palabras, números, operadores aritméticos, variables, etc., no sería suficiente para convertirlos en genios matemáticos.
Fecha actualización el 2021-04-09. Fecha publicación el 2019-04-09. Categoría: google Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: newslair Version movil