Els humans ho corregim tot constantment. No és qüestió que tot estigui malament. Més aviat, es tracta de fer-ho tot una mica millor (o almenys intentar millorar-ho). Fins i tot quan els humans aconsegueixen assolir el nivell correcte en un moment concret, una nova experiència posa en qüestió aquest nivell de rectitud perquè ara la persona té dades addicionals per jutjar tota la qüestió de què és correcte en una situació particular. Per imitar completament la intel·ligència humana, la IA també ha de tenir aquesta capacitat de corregir constantment els resultats que proporciona, fins i tot quan aquests resultats proporcionen un resultat positiu. La discussió següent tracta sobre la qüestió de la correcció i com les correccions automatitzades de vegades fallen.
Tenint en compte els tipus de correccions
Quan la majoria de la gent pensa en IA i correcció, pensa en el corrector ortogràfic o gramatical. Una persona comet un error (o almenys la IA ho pensa) i la IA corregeix aquest error perquè el document escrit sigui el més precís possible. Per descomptat, els humans cometem molts errors, així que tenir una IA per corregir-los és una bona idea.
Les correccions poden adoptar tot tipus de formes i no necessàriament signifiquen que s'hagi produït un error o es produirà en el futur. Per exemple, un cotxe podria ajudar un conductor fent correccions constants de la posició del carril. El conductor podria estar dins dels límits de la conducció segura, però la IA podria proporcionar aquestes microcorreccions per ajudar a garantir que el conductor es mantingui segur.
Portant tot l'escenari de correcció més enllà, el cotxe davant del cotxe que conté l'IA fa una aturada sobtada a causa d'un cérvol a la carretera. El conductor del cotxe actual no ha comès cap mena d'error. Tanmateix, l'IA pot reaccionar més ràpidament que el conductor i actua per aturar el cotxe amb la màxima rapidesa i seguretat possible per abordar el cotxe que ara s'ha aturat al davant.
Veient els beneficis de les correccions automàtiques
Quan una IA veu la necessitat d'una correcció, pot demanar permís a l'ésser humà per fer la correcció o fer el canvi automàticament. Per exemple, quan algú utilitza el reconeixement de veu per escriure un document i comet un error de gramàtica, l'IA hauria de demanar permís abans de fer un canvi perquè l'ésser humà pot haver volgut dir la paraula o l'IA podria haver entès malament el que volia dir l'ésser humà.
Tanmateix, de vegades és fonamental que la IA proporcioni un procés de presa de decisions prou sòlid per realitzar correccions automàticament. Per exemple, quan es considera l'escenari de frenada de l'apartat anterior, l'IA no té temps de demanar permís; ha d'aplicar el fre immediatament o l'ésser humà podria morir a causa de l'accident. Les correccions automàtiques tenen un lloc definit quan es treballa amb una IA, assumint que la necessitat de prendre una decisió és crítica i que la IA és robusta.
Entendre per què les correccions automatitzades no funcionen
En realitat, una IA no pot entendre res. Sense entendre, no hi ha capacitat per compensar la circumstància imprevista. En aquest cas, la circumstància imprevista es relaciona amb un esdeveniment sense guió, un en què l'IA no pot acumular dades addicionals ni confiar en altres mitjans mecànics per resoldre'ls. Un humà pot resoldre el problema perquè un humà entén la base del problema i normalment prou dels esdeveniments circumdants per definir un patró que pot ajudar a formar una solució. A més, la innovació humana i la creativitat ofereixen solucions on cap és evident per altres mitjans. Atès que actualment una IA no té innovació i creativitat, la IA es troba en desavantatge per resoldre dominis de problemes específics.
Per posar aquesta qüestió en perspectiva, considereu el cas d'un corrector ortogràfic. Un humà escriu una paraula perfectament legítima que no apareix al diccionari utilitzat per l'IA per fer correccions. L'IA sovint substitueix una paraula que s'aproxima a la paraula especificada, però encara és incorrecta. Fins i tot després que l'ésser humà comprovi el document, torni a escriure la paraula correcta i després l'afegeix al diccionari, la IA encara és apta per cometre un error. Per exemple, l'IA podria tractar l'abreviatura CPU de manera diferent de la CPU perquè la primera està en majúscula i la segona apareix en minúscula. Un humà veuria que les dues abreviatures són iguals i que, en el segon cas, l'abreviatura és correcta, però pot ser que hagi d'aparèixer en majúscula.
