¿La ‘AI Jarvis’ de Facebook representa un gran avance para la automatización del hogar?

No, si busca “Jarvis domótica” en Youtube, encontrará muchos proyectos de pasatiempos que realizan la mayoría de las mismas tareas. La mayor parte se hace a través de las API disponibles, o se puede hacer usando, por ejemplo, Tasker para Android parcheando comandos de voz a través de IFTTT (Mark usó Messenger en su lugar). Se encuentra con los mismos problemas que la mayoría de las personas, como que las tostadoras y cafeteras modernas no solo comienzan a funcionar si enciende el enchufe de alimentación, y que tiene que “jugar” algunas API para que funcionen con su sistema personalizado .
Lo que es novedoso (creo) es la capacidad de corregir la computadora en la que las palabras clave describen qué canciones. Una vez más, este es un asunto bastante simple de almacenar palabras clave o variables junto con los nombres de las canciones, por lo que no hay mucho que destacar. Pero el aprendizaje automatizado de preferencias como ese seguramente se hará más popular en la automatización del hogar, como ya lo es en los asistentes virtuales.

Las partes más difíciles de Jarvis no son las partes “AI”. Llegaré un poco más tarde y verás por qué.

Como Mark mismo describe, para construir ese sistema no necesita inventar nada realmente nuevo. Es el trabajo de un ingeniero, ensamblando diferentes partes y haciendo que se comporten exactamente como usted quiere.

Tome el problema que enfrentó al dar órdenes desde diferentes lugares por diferentes personas en diferentes tiempos. Es realmente importante que todos los factores entren en razonamiento sobre el comando, de lo contrario, dicho sistema es inútil. Cuando divida esta tarea en partes “nucleares” que pueden resolverse con algoritmos entrenados por separado (o, en algunos casos, scripts codificados), verá que hay muchos de ellos.

¿Por qué es tan difícil? Capacitar incluso una sola red para dar buenos resultados en el entorno de producción (en inglés: para que no sea una mierda cuando alguien lo usa) es un proceso complicado. ¿Estás cambiando una pequeña configuración? Vuelva a entrenar todo, hasta luego. Ahora, ¿qué obtienes cuando hay decenas de ellos, y la mayoría de ellos dependen de qué tan bien se desempeñen los demás? Es un desafío incluso para un ingeniero de ML a tiempo completo.

Una vez que haya terminado de ajustar y probar las “partes AI”, comenzará a rascarse la cabeza para descubrir cómo hacer que funcione en el mundo real. De repente, malditas cosas no se ajustan a sus entornos de prueba estériles, la tostadora no tiene una API decente (y una buena API es algo tan raro como un unicornio), etc. Y, por cierto, no puedes hacer todo en tu idioma favorito, por lo que habrá mucho pirateo en C, soldando, maldiciendo, buscando en Google, depurando cada pieza pequeña y maldiciendo nuevamente.

Y luego está desarrollando la aplicación, sudando sobre cada pequeña característica que desea agregar mucho después de que la red neuronal que hace el trabajo pesado esté lista, haciendo la interfaz de usuario perfecta … Es por eso que la parte “ordinaria” y “aburrida” es el verdadero negocio. Aquí, me sorprende que haya tenido tiempo de hacer todo eso.

¿Es factible para una persona promedio? Seguro. Es mucho trabajo, pero hay tantas bibliotecas de código abierto que realmente no es un problema. La parte clave es unirlo y no permitir que la máquina omnisciente explote PowerWolf en la habitación de sus hijos cuando llegue el momento de una canción de cuna.

No.

Estoy trabajando en un producto de automatización del hogar con acceso a los mejores recursos durante los últimos 2 años. Construí el primer prototipo en menos de 2 meses y pensé que podía lanzarlo en 4 meses. Nunca estuve tan equivocado. Hay una gran diferencia entre un proyecto comercial y un proyecto personal.

Muchos aficionados han construido el sistema de automatización del hogar exacto utilizando una computadora de 5 $.

Para mí, una domótica perfecta es aquella en la que interactúas con ella lo menos posible. Me voy al trabajo y detecta y apaga todos los dispositivos. Descarga series de televisión y las mantiene listas según mis patrones de visualización. Enciende el aire acondicionado cuando regreso a casa. Reproduce mi lista de reproducción favorita en el baño. Hace tostadas cuando tengo hambre.

Toda esta tecnología está realmente presente hoy, pero necesita que interactúe constantemente con ella. Una buena automatización del hogar es aquella que sincroniza sus datos automáticamente y coreografía su control en consecuencia.

Creo que antes de Jarvis AI ya había muchos avances, pero Zuckerberg compró ese avance en la vida.

Si alguien más que no fuera famoso mostró a Jarvis AI, no creo que la gente se dé cuenta.

Pero hay muchas cosas que puede automatizar con solo hacer clic en un botón: encender su automóvil, apagar la luz, etc.