PROGRAMA TOMA DECISION NO PROGRAMADOR.

Siempre en el CBM (Centro de Biofisica MEdica) pensamos que el mejor programador era aquel que tenia dominio sobre la data que estábamos tratando. Una buena solución en aquel momento fue que el Ingeniero o Físico debía aprender a programador, no era un especialista , pero en aquel entonces en Cuba eran equivalente. Por fin este problema se esta resolviendo con Inteligencia Artificial, donde el programador se concentra en crear un motor para obtener un patron de datos sin saber como software hace la decision y no a partir de datos hacer un algoritmo que de resultados.

Traduccion:

En el próximo evento virtual MD&M BIOMEDigital, Pat Baird, especialista senior en regulación y jefe de estándares globales de software en Philips, compartirá algunas formas específicas en que los datos incorrectos pueden afectar los resultados de la IA.

Susan Shepard | 30 de marzo de 2021

A diferencia del software tradicional que utiliza un algoritmo diseñado por un programador para realizar una función específica, las decisiones del software de IA pueden ser impredecibles, dijo Pat Baird, especialista senior en reglamentación y jefe de estándares globales de software en Philips, en una entrevista con MD + DI. “Para estos sistemas de aprendizaje automático, el programador no le dice al software cómo resolver el problema”, explicó. “El programador desarrolla software que encuentra patrones en los datos. El programador realmente no sabe por qué el software tomó una decisión, solo sabe que armó un motor que calcula un montón de cosas ".

La clave para evitar problemas potenciales con el software de inteligencia artificial es obtener buenos datos para empezar, dijo Baird. Al igual que el software tradicional, “entra basura, sale basura”, dijo. "Lo que va a pasar es que tienes basura en tus datos y, dado que no sabes cómo funciona el software, será un problema".

En un ejemplo del mundo real de cómo los datos incorrectos pueden dar resultados inexactos, contó la historia de cómo él y su esposa se embarcaron en una aventura todoterreno en un Jeep y, a pesar de estar en el Jeep la mayor parte del día, el dispositivo portátil de su esposa. registró más de 20.000 pasos esa noche. "Esto se debió a todos los baches y a lo mucho que nos dieron vueltas en el Jeep", dijo Baird.

En su próxima presentación de MD&M BIOMEDigital, "Inteligencia artificial y gestión de riesgos: nuevas formas de fallar", Baird hablará sobre algunas formas específicas en las que los datos incorrectos pueden afectar los resultados. Uno de ellos es el sesgo. Por ejemplo, mencionó que se diseñó cierto software para detectar el cáncer de mama en etapa temprana. Se entrenó utilizando datos de personas de una etnia. Sin embargo, las mujeres de otras etnias tienen una densidad de tejido mamario diferente, por lo que el software no les funcionó tan bien.

"Pero, como programador, ¿habría sabido que hay una diferencia en la densidad del tejido?" Baird cuestionó. Destacó que además de cantidades masivas de datos, los programadores necesitan el contexto y el conocimiento de los profesionales clínicos para desarrollar el software.

“El sobreajuste es donde hay una gran cantidad de datos, pero el software detecta patrones que realmente no son los patrones que está buscando”, dijo Baird. Citó un ejemplo de software de reconocimiento de imágenes en el que el objetivo era poder diferenciar entre un perro Husky de Alaska y un lobo. Dijo que los datos funcionaron bien, pero que estaban captando señales de fondo, en lugar de las que pretendía el programador.

“Lo que realmente sucedió”, dijo Baird, “fue que la mayoría de las fotos que la gente tenía de su perro fueron tomadas en algún momento durante el verano o el otoño en su patio trasero, mientras que las fotos de los lobos fueron tomadas durante el invierno en la naturaleza. El software que se veía genial para detectar la diferencia entre el Alaskan Husky y el lobo en realidad detectaba si había nieve en el suelo o no ".

Otro tema que explicará Baird es el desajuste, donde simplemente no hay suficientes datos. “Así que tomas la decisión, pero se basa en el ruido”, dijo. "No se basa en nada real".

La confianza excesiva es cuando las personas creen ciegamente en la tecnología o en la infalibilidad de sus médicos, dijo Baird. Habló sobre cómo las personas pueden ser susceptibles a los esquemas de malware. Estos esquemas usan una ventana emergente en la computadora que dice que el usuario es vulnerable al malware y da indicaciones para instalar el software. Debido a que confían completamente en la tecnología, los usuarios harán clic en la ventana emergente, que luego instala el virus.

Otra área a considerar son los niveles de autonomía, dijo Baird. “¿El software solo le da instrucciones de manejo o es ese auto sin conductor que realmente está manejando por usted? ¿Cuánta responsabilidad le damos? "

Las empresas ya saben cómo hacer mucho en términos de control de calidad, dijo Baird, y pueden aplicar este conocimiento a los datos para el software de inteligencia artificial. Recordó que en sus días como conductor de montacargas para un fabricante de botellas de plástico, descargaba el camión de plástico crudo en una sección de cuarentena para que el personal de control de calidad lo probara antes de que entrara en la línea de fabricación. "Y no obtuvimos las perlas de plástico de cualquiera", dijo Baird, y señaló que eran de un proveedor calificado. “Entonces, para mí, esto es como si no pudiéramos usar ningún dato antiguo”, explicó. “Queremos obtener datos de un proveedor calificado. Queremos saber qué probar en los datos antes de poder usarlos.

“Simplemente no pensamos en ello para los datos y el software, pero el departamento de envío y recepción de su empresa ya cuenta con estos controles. Entonces, aprendamos de ellos ”, concluyó. "Hay algunas diferencias, pero no es tan extraño y diferente como crees".

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