Inteligencia artificial en 2019: ¿Terminator ya o no?

Hay un fenómeno psicológico divertido: repita cualquier palabra muchas veces, y eventualmente perderá todo su significado, se convertirá en un trapo húmedo, en nada fonético. Para muchos de nosotros, la frase "inteligencia artificial" ha perdido su significado. AI ahora está en todas partes en tecnología, alimenta todo, desde la TV hasta el cepillo de dientes, pero no significa que deba hacerlo. Así que no debería ser.

Inteligencia artificial: el bien o el mal

Mientras que la frase "inteligencia artificial",Sin lugar a dudas, se usa incorrectamente, esta tecnología hace más que nunca, tanto lo bueno como lo malo. Se utiliza en sanidad y combate; ayuda a la gente a escribir música y libros; evalúa su calificación crediticia y mejora las fotos tomadas con su teléfono. En resumen, ella toma decisiones que afectan tu vida, te guste o no.

Puede ser difícil estar de acuerdo con ese hyip yEl bombo con el que AI analiza empresas de tecnología y anunciantes. Tomemos, por ejemplo, el cepillo de dientes Oral-B Genius X, uno de los muchos dispositivos presentados en el CES este año que promociona las supuestas habilidades de la IA. Pero en una inspección más cercana, quedará claro que el cepillo simplemente le proporciona información sobre si se cepilla los dientes durante el tiempo requerido y en los lugares correctos. Hay varios sensores inteligentes que te permiten determinar dónde tienes un cepillo en la boca, pero llamarlo inteligencia artificial es una tontería, nada más.

El bombo crea malentendidos. La prensa puede inflar y exagerar cualquier estudio, pegando la imagen del Terminator en cualquier historia vaga de la IA. A menudo esto lleva a la confusión sobre lo que es la inteligencia artificial. Este puede ser un tema difícil para los no especialistas, y las personas a menudo asocian erróneamente la IA moderna con la versión con la que están más familiarizados: la representación de ciencia ficción de una computadora consciente que es muchas veces más inteligente que el hombre. Los expertos llaman a esta imagen particular de la IA una inteligencia artificial general, y si alguna vez podemos crear algo como esto, será muy pronto. Hasta entonces, exagerar las capacidades, la inteligencia o las capacidades del sistema de inteligencia artificial no ayudaría al proceso.

Es mucho mejor hablar de aprendizaje automático, yNo se trata de inteligencia artificial. Este es un subcampo de inteligencia artificial, que incluye casi todos los métodos que tienen el mayor impacto en el mundo en la actualidad (incluido lo que se denomina aprendizaje profundo). No hay misticismo de “IA” en esta frase, pero es más útil para explicar lo que hace esta tecnología.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático? En los últimos años, hemos tenido la oportunidad de leer docenas de explicaciones, y la diferencia más importante que encontré para mí misma está en el título: el aprendizaje automático es todo lo que permite a las computadoras aprender por su cuenta. Pero lo que realmente significa es una pregunta mucho más grande.

Vamos a empezar con el problema. Digamos que quieres crear un programa que pueda reconocer a los gatos. Puede escribirlo a la antigua usanza, después de haber programado reglas obvias, como "los gatos tienen orejas afiladas" y "los gatos son suaves". ¿Pero qué hará el programa cuando le muestres la imagen de un tigre? Programar cada regla llevará mucho tiempo, y usted tendrá que explicar muchos conceptos diferentes como "fluffiness" y "spotting". Mejor dejar que el coche te enseñe a ti mismo. Así que le das una gran colección de fotos de gatos y ella las escanea para encontrar sus propios patrones en lo que ve. Al principio, conecta los puntos, en su mayoría al azar, pero lo verificas una y otra vez, manteniendo las mejores versiones. Y con el tiempo, ella comienza a determinar bastante bien qué es un gato y qué no lo es.

Hasta ahora todo es predecible. De hecho, es probable que haya leído una explicación similar antes, lo siento por eso. Otra cosa es importante. ¿Cuáles serán los efectos secundarios de aprender un sistema de toma de decisiones como este?

La mayor ventaja de este método es la másLo obvio: nunca tienes que programar este sistema. Por supuesto, trabajará arduamente, mejorando los principios de procesamiento de datos por parte del sistema, mientras que encontrará formas más razonables de extraer información, pero no le dirá al sistema qué debe buscar. Esto significa que ella podrá encontrar patrones que la gente en general puede omitir o incluso no pensar en ellos. Y dado que todo lo que el programa necesita son datos (1 y 0), se puede capacitar para realizar diversas tareas, porque el mundo está literalmente repleto de datos. Con un martillo de aprendizaje automático en la mano, el mundo digital estará lleno de clavos, listo para ser activado.

Pero ahora piensa en las deficiencias. Si no entrena la computadora, ¿cómo sabe cómo toma las decisiones? Los sistemas de aprendizaje automático no pueden explicar su pensamiento, lo que significa que su algoritmo puede funcionar bien por razones equivocadas. De la misma manera, dado que todo lo que la computadora sabe es la información que usted le proporciona, puede desarrollar un sesgo hacia las cosas, o puede ser bueno solo en tareas limitadas que son similares a la información que ha visto anteriormente. No tiene el sentido común que usted esperaría de una persona. Puedes crear el mejor software de reconocimiento de gatos del mundo, pero nunca te dirá que los gatitos no pueden andar en motocicletas o que es probable que el gato se llame Koschey Immortal o Alexey Tolstoy.

Aprender computadoras para aprender por su cuenta estruco brillante Y como todos los trucos, este incluye trucos. Hay una razón en los sistemas de IA, si quieres llamarlo así. Pero esta no es una mente orgánica, y no juega con las mismas reglas que los humanos. También podrías preguntar: ¿qué tan inteligente es un libro? ¿Qué experiencia se codifica en la sartén?

¿Dónde estamos ahora, con nuestro artificial?intelecto Después de muchos años de titulares que hablan sobre el próximo gran avance (que aún no ha ocurrido, y que los titulares no se calman), algunos expertos llegan a la conclusión de que hemos alcanzado un cierto nivel. Pero esto no interfiere con el progreso. En cuanto a la investigación, existe una gran cantidad de oportunidades para estudiar con los conocimientos que ya tenemos disponibles, y en cuanto al producto, solo vimos la punta del iceberg algorítmico.

Kai-fu Lee, capitalista de riesgo y exEl investigador de inteligencia artificial describe el momento actual como la "era de la introducción", cuando la tecnología comienza a "salir del laboratorio al mundo". Benedict Evans compara el aprendizaje automático con las bases de datos relacionales, que en los años 90 hicieron fortuna y cambiaron industrias enteras, pero será tan común que se aburrirá si su visión está nublada por la grandiosidad de la inteligencia artificial similar al cine. Ahora estamos en la etapa en que la IA debería volverse normal, familiar. Muy pronto, el aprendizaje automático estará en cada uno de nosotros y dejaremos de prestarle atención.

Pero hasta ahora esto no ha sucedido.

Actualmente, la inteligencia artificial esEl aprendizaje automático sigue siendo algo nuevo que a menudo es inexplicable o no se comprende bien. Pero en el futuro se volverá tan familiar y mundano que dejará de notarlo.

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