A veces la parte difícil no es construir Inteligencia Artificial, sino demostrar qué ocurrió.
He pasado un tiempo observando OpenGradient recientemente. Una cosa seguía volviendo a mi mente.
La mayoría de los proyectos de Inteligencia Artificial parecen centrarse en la velocidad, la calidad del modelo o la experiencia del usuario. OpenGradient parece estar planteando una pregunta.
¿Qué pasaría si el verdadero problema es la confianza?
Hoy en día, la mayoría de los sistemas de Inteligencia Artificial funcionan como cajas negras. Metes algo y obtienes una respuesta, confiando en que el proceso de Inteligencia Artificial fue correcto. La mayoría de los usuarios nunca ven lo que ocurrió entre bastidores.
OpenGradient está intentando construir alrededor de la verificación de la confianza. Eso suena útil. También plantea preguntas.
¿Cuántas personas realmente se preocupan por la verificación cuando todo está funcionando bien con el sistema de Inteligencia Artificial?
La parte interesante es el intercambio con el sistema de Inteligencia Artificial. La verificación es valiosa. Rara vez es gratuita. Pruebas adicionales a menudo significan complejidad, costos o procesos de Inteligencia Artificial más lentos.
¿Puede un sistema de Inteligencia Artificial mantenerse eficiente mientras demuestra lo que ocurrió cada vez con el proceso de Inteligencia Artificial?
¿Pueden los desarrolladores moverse rápidamente cuando existe otra capa de validación con el sistema de Inteligencia Artificial?
He visto muchos proyectos cripto centrarse en atraer usuarios y resolver problemas después. OpenGradient parece estar tomando el enfoque de construir infraestructura de Inteligencia Artificial antes de que la demanda llegue por completo.
Quizás ese sea el movimiento, para el sistema de Inteligencia Artificial.
Quizás la tecnología de Inteligencia Artificial estará lista mucho antes de que el mercado decida que necesita el sistema de Inteligencia Artificial.
Esa es la parte que sigo pensando sobre el sistema de Inteligencia Artificial.
#OPG @OpenGradient $OPG $ADX $CHIP
He pasado un tiempo observando OpenGradient recientemente. Una cosa seguía volviendo a mi mente.
La mayoría de los proyectos de Inteligencia Artificial parecen centrarse en la velocidad, la calidad del modelo o la experiencia del usuario. OpenGradient parece estar planteando una pregunta.
¿Qué pasaría si el verdadero problema es la confianza?
Hoy en día, la mayoría de los sistemas de Inteligencia Artificial funcionan como cajas negras. Metes algo y obtienes una respuesta, confiando en que el proceso de Inteligencia Artificial fue correcto. La mayoría de los usuarios nunca ven lo que ocurrió entre bastidores.
OpenGradient está intentando construir alrededor de la verificación de la confianza. Eso suena útil. También plantea preguntas.
¿Cuántas personas realmente se preocupan por la verificación cuando todo está funcionando bien con el sistema de Inteligencia Artificial?
La parte interesante es el intercambio con el sistema de Inteligencia Artificial. La verificación es valiosa. Rara vez es gratuita. Pruebas adicionales a menudo significan complejidad, costos o procesos de Inteligencia Artificial más lentos.
¿Puede un sistema de Inteligencia Artificial mantenerse eficiente mientras demuestra lo que ocurrió cada vez con el proceso de Inteligencia Artificial?
¿Pueden los desarrolladores moverse rápidamente cuando existe otra capa de validación con el sistema de Inteligencia Artificial?
He visto muchos proyectos cripto centrarse en atraer usuarios y resolver problemas después. OpenGradient parece estar tomando el enfoque de construir infraestructura de Inteligencia Artificial antes de que la demanda llegue por completo.
Quizás ese sea el movimiento, para el sistema de Inteligencia Artificial.
Quizás la tecnología de Inteligencia Artificial estará lista mucho antes de que el mercado decida que necesita el sistema de Inteligencia Artificial.
Esa es la parte que sigo pensando sobre el sistema de Inteligencia Artificial.
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