El Fin Del Conocimiento - Bóveda 2 - ICLR (2014-2023)

graph LR classDef knust fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef representation fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef applications fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef africa fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef bias fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef solutions fill:#d4f9f9, font-weight:bold, font-size:14px; A[John Amuasi
ICLR 2022] --> B[Dr. Amuasi: profesor en KNUST,
orador principal. 1,25] A --> C[Aprendizaje de representación: encuentra patrones,
reduce datos. 2,3] C --> D[Aplicaciones de representación: agricultura,
salud, transporte. 4,20,22,29] A --> E[África: ampliando acceso a internet. 5,28] A --> F[África rezagada en
IA/representación. 6] F --> G[Riqueza de datos de África: diversidad
genética, juventud. 7] A --> H[Preocupaciones: equidad, seguridad, privacidad,
ventajas equitativas. 8,14,30] A --> I[Sector privado domina IA
en África. 9] A --> J[Sesgo algorítmico: mujeres de piel más oscura
mal clasificadas. 10,13] J --> K[Algoritmos desarrollados fuera de LMICs,
falta de datos heterogéneos. 11] A --> L[Investigadores de LMIC enfrentan obstáculos
en conferencias. 12] A --> M[Soluciones propuestas: conjuntos de datos diversos,
equipos, capacitación. 16,23,24] M --> N[Compromiso de partes interesadas crucial. 18,23] M --> O[Conciencia y responsabilidad de la comunidad IA
esenciales. 19] A --> P[Tarjetas de identificación nacional podrían
mejorar el aprendizaje de representación. 21] A --> Q[Perspectivas del discurso: interacción público-privada,
datos, sesgo. 26] A --> R[Dr. Amuasi no disponible para
preguntas y respuestas, responderá más tarde. 27] class B knust; class C,D representation; class E,F,G,P africa; class H,I,J,K,L bias; class M,N,O solutions; class Q,R knust;

Resumen:

1.-El Dr. John Amuasi, un profesor titular en KNUST, Ghana, dio un discurso principal sobre el aprendizaje de representación en el Sur Global.

2.-El aprendizaje de representación permite a los sistemas descubrir las representaciones necesarias para la detección de características o clasificación a partir de datos crudos y multidimensionales.

3.-Reduce datos de alta dimensionalidad a los elementos más importantes, encuentra patrones y anomalías, y llega a conclusiones.

4.-El aprendizaje de representación tiene aplicaciones en agricultura, conservación de la naturaleza, atención sanitaria, transporte y otras áreas en países de ingresos bajos y medios.

5.-La revolución de la IA en África está impulsada por la ampliación del acceso a internet, con algunas áreas teniendo mejor 4G/5G que partes de Europa.

6.-África está quedando atrás en acceso a internet y aprendizaje de IA/representación, lo cual es un gran error dada su riqueza de datos.

7.-África tiene la población genéticamente más diversa del mundo, culturas diversas y una población joven, proporcionando datos valiosos para el aprendizaje de representación.

8.-Es necesario asegurar igualdad de oportunidades, representación justa, seguridad, privacidad y compartir equitativamente las ventajas del aprendizaje de representación en África.

9.-El sector privado maneja principalmente la capacidad de aprendizaje de representación en África debido a la financiación gubernamental limitada, lo que plantea preocupaciones sobre la propiedad de los datos y la privacidad.

10.-Las mujeres de piel más oscura fueron el grupo más mal clasificado por los sistemas comerciales de clasificación de género, destacando desigualdades de género y raza en el aprendizaje de representación.

11.-Existe sesgo algorítmico ya que los principales algoritmos comerciales se desarrollan fuera de entornos de bajos recursos, faltando datos heterogéneos críticos de estas regiones.

12.-Los investigadores de países de ingresos bajos y medios enfrentan obstáculos para participar en conferencias internacionales para compartir sus habilidades y conocimientos.

13.-Ejemplos de sesgo en el aprendizaje de representación incluyen mayores falsos positivos para delincuentes negros y algoritmos de contratación sesgados contra mujeres.

14.-Las preocupaciones de privacidad surgen del uso generalizado de cámaras de seguridad y el acceso a datos de dispositivos de individuos en países de ingresos bajos y medios.

15.-La tecnología de imitación de voz podría tener implicaciones significativas para la seguridad y la evidencia en tribunales en países de ingresos bajos y medios.

16.-Para corregir el sesgo en el aprendizaje de representación, se necesitan conjuntos de datos diversos, equipos diversos, sensibilidad de género y apoyo para la capacitación en IA en LMICs.

17.-El aprendizaje de representación debe usarse positivamente para aumentar la aceptación de bienes globales en pensamiento y acción.

18.-El compromiso de las partes interesadas es crucial para entender y abordar la subrepresentación de ciertos grupos en el aprendizaje de representación.

19.-La conciencia y la responsabilidad dentro de la comunidad de IA y entre los propietarios privados de software y datos son esenciales.

20.-Las aplicaciones potenciales del aprendizaje de representación en LMICs incluyen educación, salud, identificación de enfermedades, detección de riesgos y elección de tratamientos.

21.-Las tarjetas de identificación nacional vinculadas a la seguridad social, servicios financieros y transacciones podrían proporcionar datos para mejorar el aprendizaje de representación, con los mecanismos de seguridad necesarios.

22.-El vínculo entre el uso de antimicrobianos en animales y humanos está poco entendido, y el aprendizaje de representación podría ayudar a aclarar esto en LMICs.

23.-El amplio compromiso de las partes interesadas a través de LMICs y el enfoque en desarrollar el aprendizaje de representación para el bien, especialmente en salud y educación, son importantes.

24.-Aprovechar el talento joven y diverso en África y asegurar el equilibrio de género y la inclusión en el aprendizaje de representación son cruciales.

25.-El Dr. Amuasi agradeció a sus colegas, la Dra. Paulina Buidi-Guamensa y el Dr. Joseph Bonney, por su ayuda en la preparación de la presentación.

26.-El discurso principal proporcionó valiosas perspectivas sobre los desafíos de la IA en LMICs, incluyendo la interacción del sector público-privado, datos y sesgo.

27.-El Dr. Amuasi no pudo asistir a la sesión de preguntas y respuestas debido a un viaje, pero se le pidió que respondiera a las preguntas en el chat más tarde.

28.-La revolución de la IA en África está impulsada por la ampliación del acceso a internet, con algunas áreas teniendo mejor 4G/5G que partes de Europa.

29.-El aprendizaje de representación tiene el potencial de ser un cambio de juego en la identificación de enfermedades, detección de riesgos y elección de tratamientos en LMICs.

30.-Asegurar una representación justa, seguridad, privacidad y compartir equitativamente las ventajas del aprendizaje de representación en África es crucial para su éxito.

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