Colaboración humano-IA y ML en la evaluación de riesgos para la infraestructura inteligente

Colaboración humano-IA y ML en evaluación de riesgos para infraestructura inteligente

En el mundo actual de infraestructuras inteligentes interconectadas, no se puede exagerar la importancia de evaluar de manera precisa los riesgos. Es crucial garantizar la seguridad, resiliencia y operación sostenible de los sistemas urbanos. La combinación de la experiencia humana, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ofrece un gran potencial para desarrollar un marco sólido y adaptable de evaluación de riesgos. Esta descripción explora la sinergia colaborativa entre humanos, IA y ML en la evaluación de riesgos relacionados con la infraestructura inteligente. Introduce un enfoque innovador que combina la intuición humana, el análisis de datos impulsado por IA y algoritmos de aprendizaje automático.

Este estudio tiene como objetivo investigar la eficacia de integrar conocimientos humanos, predicciones impulsadas por IA y algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión, capacidad de respuesta en tiempo real y adaptabilidad de la evaluación de riesgos en proyectos de infraestructura inteligente. Al examinar este enfoque colaborativo, la investigación busca arrojar luz sobre cómo la colaboración entre humanos, IA y ML puede revolucionar la forma en que se identifican, analizan y mitigan los riesgos dentro del contexto de la infraestructura inteligente. Los proveedores de servicios en la nube en la India desempeñan un papel fundamental en el panorama moderno, especialmente en el contexto de la evaluación de riesgos, la gestión de datos y la evolución de la infraestructura inteligente.

Enfoques para evaluar el riesgo

IA Explicada para la Evaluación Transparente de Riesgos

La Inteligencia Artificial Explicada (IAE) se ha convertido en un marco vital en el campo de la evaluación de riesgos. No solo predice resultados, sino que también ofrece una comprensión más profunda del proceso de toma de decisiones. Esto promueve la transparencia y fortalece la confianza entre los humanos y los sistemas de IA. La incorporación de la IAE en la evaluación de riesgos tiene la capacidad de conectar algoritmos de IA complejos con la comprensión humana, permitiendo una interpretación accesible y comprensible de modelos predictivos intrincados.

La inteligencia artificial explicada (IAE) proporciona ventajas significativas cuando se trata de evaluar riesgos en la evaluación de infraestructuras inteligentes. Aumentar la credibilidad de las ideas impulsadas por IA se puede lograr garantizando la transparencia en las evaluaciones de riesgos generadas por IA, lo que fomenta la confianza y aceptación de los interesados. Colaboración: la presencia de explicabilidad ayuda al intercambio de información entre especialistas en IA y profesionales en campos específicos, promoviendo el trabajo en equipo y la comprensión para desentrañar riesgos complejos. En las industrias sujetas a regulaciones, el uso de la IAE puede ayudar a demostrar el cumplimiento mediante la oferta de explicaciones para las decisiones tomadas. La identificación temprana de riesgos emergentes se puede lograr reconociendo patrones atípicos o inesperados utilizando modelos transparentes. Un equipo colaborativo de proveedores de servicios de infraestructura de TI (con una visión más amplia y terceros encargados de implementar tecnologías avanzadas), equipos de seguridad informática corporativa, administradores de TI y desarrolladores de IA-ML para crear un modelo efectivo de gestión de riesgos.

Consideraciones éticas en la evaluación de riesgos colaborativa

En el ámbito de la evaluación de riesgos, combinar la experiencia humana con la IA y el aprendizaje automático plantea consideraciones éticas que son cruciales para establecer la credibilidad, equidad y responsabilidad del marco.

  1. Sesgo y equidad: La evaluación de riesgos colaborativa no debe tener ningún sesgo que pueda tener un efecto desproporcionado en grupos o resultados específicos. Se requiere constante cuidado para una IA ética, para prevenir datos sesgados y abordar y reducir cualquier sesgo que pueda surgir de los algoritmos de IA.
  2. Consentimiento informado y el papel de la supervisión humana en la toma de decisiones: En situaciones en las que las personas trabajan juntas, el conocimiento y las habilidades de los individuos son cruciales para comprender la situación. Es importante obtener el permiso de estos expertos antes de incluirlos en el proceso de colaboración. La importancia de incluir el juicio y la supervisión humana en las evaluaciones de riesgos generadas por IA se enfatiza en las consideraciones éticas.
  3. Transparencia e involucramiento del público: El proceso de evaluación colectiva de riesgos debe incluir discusiones constructivas con el público, individuos y grupos que tienen un interés personal y las comunidades afectadas por las iniciativas de infraestructura inteligente. La participación en prácticas éticas garantiza que los riesgos se evalúen minuciosamente y se aborden de manera efectiva.

Aprendizaje automático con la participación humana

Esto se refiere al proceso de combinar el poder de la inteligencia artificial y la experiencia humana, donde los humanos desempeñan un papel activo en el proceso de aprendizaje automático.

El concepto de Aprendizaje Automático con la Participación Humana (HAPL) implica un proceso colaborativo entre la experiencia humana y los algoritmos de aprendizaje automático, trabajando juntos para obtener mejores resultados en tareas como la evaluación de riesgos. Este enfoque es dinámico e interactivo, lo que permite mejoras iterativas con el tiempo. El proceso de Aprendizaje Automático con la Participación Humana se caracteriza por un ciclo de aprendizaje iterativo. Al principio, los expertos en el campo ofrecen datos etiquetados, conocimientos del dominio y el proceso de creación de características. La información es procesada por el modelo de aprendizaje automático, lo que resulta en la generación de predicciones.

  1. Corrección de sesgos del modelo implica mitigar los sesgos presentes en un modelo. La presencia de sesgos en los modelos de aprendizaje automático es motivo de preocupación. La participación humana permite detectar y corregir sesgos en las predicciones del modelo, garantizando resultados justos e inclusivos para diversas poblaciones.
  2. La mejora continua requiere un ciclo de retroalimentación: El proceso de aprendizaje automático en HAPL crea un ciclo continuo de mejora del modelo. Los especialistas humanos tienen la capacidad de detectar situaciones en las que el modelo no pudo comprender detalles sutiles, lo que proporciona orientación para mejorar y ajustar el modelo.

Se pueden abordar escenarios complejos utilizando la computación cognitiva

El texto describe la importancia de la comunicación efectiva en el lugar de trabajo y cómo puede tener un impacto positivo en la productividad y el trabajo en equipo, imitando las capacidades mentales de los humanos. La computación cognitiva tiene como objetivo imitar las habilidades cognitivas humanas, como identificar patrones, comprender el lenguaje y tomar decisiones basadas en el contexto. Esta característica permite a las máquinas entender situaciones complejas que están involucradas en la evaluación de riesgos para la infraestructura inteligente. La computación cognitiva demuestra habilidades excepcionales en el proceso de pensamiento lógico a pesar de la presencia de circunstancias inciertas. Utiliza diversas técnicas, como modelos probabilísticos, redes bayesianas y lógica difusa, para evaluar riesgos incluso en situaciones donde los datos no están completamente disponibles, son poco claros o contradictorios. Los grafos de conocimiento son una forma de representar las relaciones complejas entre diferentes piezas de información; los sistemas cognitivos crean grafos de conocimiento para ilustrar las conexiones entre diferentes elementos, ayudando a comprender las dependencias complejas dentro de los sistemas de infraestructura inteligente y los riesgos que conllevan.

Las compañías de consultoría en TI están trabajando para introducir un modelo que combine el esfuerzo de las máquinas y los humanos para ayudar a evaluar el riesgo, ya que aún no existe un modelo único practicado por todas las organizaciones. Al combinar el análisis cualitativo del contexto con el análisis cuantitativo de información impulsada por datos, la evaluación integral de riesgos permite a las organizaciones evaluar de manera holística riesgos complejos como las brechas de ciberseguridad. Este enfoque integrado permite una priorización efectiva de riesgos, toma de decisiones informada y la implementación de estrategias de mitigación de riesgos dirigidas.

Conclusión

El futuro se caracterizará por ciclos continuos de aprendizaje y adaptación en los que los modelos de IA perfeccionarán sus predicciones a través de la retroalimentación de expertos humanos. Esta evolución constante mejora la precisión y adaptabilidad de las estrategias de evaluación de riesgos con el tiempo. El avance en la evaluación de riesgos de infraestructura inteligente abre un futuro de potencial sin precedentes. A medida que las tecnologías de IA y ML continúan madurando, la colaboración con la experiencia humana revolucionará cómo entendemos, gestionamos y mitigamos el riesgo en un mundo cada vez más conectado. Esta colaboración dinámica no solo anticipa los desafíos del mañana, sino que sienta las bases para ciudades y sociedades más seguras, más inteligentes y más resilientes.

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