Adimen artifizialaren giza alborapen kognitiboak aztertu dituzte

Galarraga Aiestaran, Ana

Elhuyar Zientzia

 

 

adimen-artifizialaren-giza-alborapen-kognitiboak-a
Adimen artifizialaren logaritmoek giza alborapen kognitiboak nola barneratzen eta areagotzen dituzten azaldu dute. - Arg. Danqing Wang

Adimen artifizialeko algoritmoetan agertzen diren alborapen kognitiboen ebidentziak bildu eta aztertu dituzte RIEV aldizkarian, haien eragina ezagututa, neurri zuzentzaileak hartu ahal izateko. 

Izan ere, ezaguna da adimen artifizialeko algoritmoek datuetan daude alborapenak barneratzen eta areagotzen dituztela, eta dagoeneko ari dira lanean horiek detektatzeko eta zuzentzeko. Esaterako, Oraiko ikertzaileek (Elhuyar) teknika berritzaile bat sortu dute itzulpen automatikoan genero-alborapena zuzentzeko

Artikuluaren egileen arabera, baina, adimen artifizialeko algoritmoen garapen osoan eragiten dute giza alborapen kognitiboek, eta parte-hartzen duten guztien aldetik, hasi ikertzaileetatik eta erabiltzaileetara. Hala, egileek alborapen horien ebidentziak bildu dituzte, eta nola eragiten duten azaldu dute, adibideen bidez.

Lehenik, ordezkagarritasunari heldu diote: banako jakin bat zenbat eta gehiago gerturatu kategoriaren prototipora, orduan eta ordezkagarritasun handiagoa du. Adibidez, txantxangorri batek aukera gehiago ditu txorien kategorian agertzeko, pinguino batek baino. Adimen artifizialean, entrenamenduaren fasean eragin handia du alborapen horrek. Zenbait jardueratan, gizonak askoz ere gehiago azalduko dira emakumeak baino, eta gehiago izango dira zuriak arrazializatuak baino. Horrek ekartzen du programek kale egitea ordezkatuta ez daudenekin, esaterako, diagnostiko medikoetan.

Berrespen-alborapenak, berriz, aurreikuspenekin edo hipotesiarekin bat datorren informazioa indar handiagoz gogoratzera eta kontuan hartzera garamatza. Adimen artifizialean, garapen faseko probetan, ikertzailearen usteak berresten dituen emaitzak ontzat jotzea eta besteak gutxiestea dakar. Calikli eta Benerren 2013ko ikerketa bat aipatu dute egileek: softwarearen hutsuneen % 60-93k berrespen-alborapena dute jatorrian.

Lehenaren efektua ere aztertu dute. Horren arabera, informazioa jasotzean, lehenengoa nabarmentzeko joera dugu, ondoren jasotakoaren kaltetan. Horren ondorioak oso nabarmenak dira Interneteko bilaketetan. Adimen artifizialak, gainera, aurreko jokabideetatik ikasten duenez, handitu egiten du eragin hori.

Ainguraketa-efektuak, berriz, ondoren jasotako informazioa aurretik iltzatuta genuenarekiko alderatzera garamatza. Iltzatuta dugun hori da erreferentzia. Hemen ere, erabiltzaileak nahi gabe eragindako alborapen bat heredatzen eta hedatzen du adimen artifizialak, sorgin-gurpil bat sortuz.

Azkenik, kausa-efektuaren ilusioa deskribatu dute. Aurrekoa bezala, gizakiok berezkoa dugu alborapen hori: zerbait gertatu bada beste zerbaiten ondoren, bat bestearen ondorioz dela pentsatuko dugu. Hori adimen artifizialeko ereduek ere islatzen dute; ondorioz, emaitza okerrak emateko arriskua dute.

Egileek ohartarazi dute, adimen artifizialek giza alborapen kognitiboak barneratu dituzten arren, erabiltzaile gehienak objektibotzat eta neutraltzat dituztela. Hortaz, garrantzitsua iruditzen zaie erne egotea, alborapenak identifikatzeko eta haien ondorioak saihesteko edo txikitzeko.

Babesleak
Eusko Jaurlaritzako Industria, Merkataritza eta Turismo Saila