¿Cómo se puede aplicar la IA y el aprendizaje automático para resolver la pobreza?

No por sí mismos, no.

Sin embargo, la IA y el aprendizaje automático son herramientas y métodos que se pueden aplicar a una variedad de problemas que a su vez pueden ser parte de un programa global más amplio para eliminar la pobreza. Los mercados libres y el capitalismo puro nunca eliminarán realmente la pobreza, sino que solo servirán para ampliar la brecha entre ricos y pobres. La solución, sin embargo, no es el socialismo o los folletos, sino la creación de oportunidades.

Para las personas en los países pobres, los mayores beneficios vienen en forma de la provisión de necesidades básicas y la creación de empleo. Una vez que estos están en su lugar, y una vez que hay algunos tipos de acuerdos comerciales asimétricos que impiden la explotación capitalista de tales países, se puede permitir que se produzca algún progreso.

AI y ML lideran hoy una nueva ola de innovación en todo el mundo y se están convirtiendo en habilitadores de una nueva ola de innovadores. Ahora es más posible que nunca con una huella baja y modelos de negocios ágiles, y con soluciones en la nube para transmitir información. El tema común que conecta AI, ML, estos nuevos modelos de negocio y sus mercados es la tecnología, especialmente la tecnología móvil, las comunicaciones y los datos. Algunos lugares donde tales tecnologías pueden ser útiles son:

1. Anticipar las necesidades únicas de recursos de diferentes comunidades en función de los datos disponibles de sus países, comunidades e información geográfica, económica y demográfica.
2. Ayudar a las redes sociales en estos países a propagar la necesidad de recursos a grandes distancias en cortos tiempos, y permitir que dicha información llegue rápidamente a las personas con recursos.
3. Las alertas tempranas en caso de patrones de cambio climático, incluso de unos pocos días, pueden ayudar a las personas a abastecerse o alejarse del peligro antes de las calamidades naturales.
4. Evaluar y simular diferentes patrones de distribución de alimentos y agua, para garantizar que las personas realmente necesitadas obtengan estos recursos (a menudo, el agua y los alimentos nunca llegan a las personas que realmente los necesitan, sino que son usurpados por intermediarios o terceros)

Estas son solo algunas ideas, y estoy seguro de que aquellos que tienen experiencia real en el campo de la distribución de ayuda y ayuda para comunidades y naciones empobrecidas podrán aclarar algunas de estas ideas, o encontrar otras mejores.

Aprendizaje automático: crea trabajos para unos pocos. Cualquier cosa que aumente el número de transacciones en la cartera económica total generalmente ayuda a distribuir la riqueza. Por ejemplo, más científicos de datos pueden irse de vacaciones al extranjero en los países más pobres y eso mejora el flujo de dinero en ese país. (O podrían apoyar Action Aid, Oxfam, Water aid, Christian aid y otros, pero TODOS podríamos hacer eso …)

AI: Supongo que, como muchos, ¿crees en la exageración de que las IA serán tan inteligentes que inventarán nuevas soluciones para los humanos y todo será mejor para el mundo? Esto simplemente bombo.

1) Ni siquiera están cerca de desarrollar sistemas de IA en el mundo científico.

2) La naturaleza de los sistemas de IA es problemática: es posible para un sistema de este tipo si funciona como lo hacemos para competir con nosotros por los recursos y eso es un mal augurio, particularmente para las sociedades más pobres. Si no son como nosotros y no ven los entornos como nosotros, simplemente no funcionarán.

Este es el problema: “vemos” y entendemos el mundo porque lo probamos y hemos desarrollado conciencia (la capacidad de saber * que estamos viendo y probando el mundo). Si solo tuviéramos muestras de palabras y documentos, no podríamos compararlos con ningún tipo de realidad consistente, lo que significa que es poco probable que el sistema entienda algo de importancia. Los AI deben muestrear (suficientemente) una fuente consistente y poder resolver muchos niveles de detalle. La única fuente coherente real es nuestro entorno: los fanáticos tienden a no entender esto.

Quizás el aspecto más importante de la IA será que nos daremos cuenta de que todos los humanos son realmente un par emparejado {humano, ambiente} = AI / sistema consciente. Entonces tal vez encontraremos maneras de mejorar ambos … por ejemplo, el número total de personas soportables en un entorno equilibrado / estático tiene un límite. Al TODOS nosotros limitando / restringiendo nuestras expectativas, entonces ese límite puede aumentarse.

• el conocimiento implica la retroalimentación de una fuente constante: la retroalimentación internamente nos permite percibir nuestro propio estado (este tipo de percepción es lo que los filósofos llaman qualia (por ejemplo, percibir colores)

Hay dos tipos de pobreza: los pobres en los países ricos y los pobres en los países pobres. Ambos apestan, pero tienen una naturaleza diferente.

Los países pobres, en algún momento, se quedaron atrás en una carrera de tecnología o simplemente fueron derrotados por países más poderosos. Así se construyeron los imperios.

Avance rápido un par de siglos: no participan en el comercio mundial porque no tienen nada que ofrecer, excepto mano de obra barata no calificada. En su caso, hay una manera de aplicar el aprendizaje automático: utilícelo para crear un gran plan de inversión para algún programa gubernamental para ayudar a los países en desarrollo. La gente no cree que sea una inversión digna.

Los pobres en los países ricos provienen de capas sociales desfavorecidas. No pueden obtener ningún trabajo decente si carecen de educación, y aun así es complicado. En este caso, recomiendo aplicar los principios del aprendizaje por refuerzo para corregir cómo las personas privilegiadas perciben a los demás y reconocen la realidad de sus problemas.

No es bueno decir mentiras sobre la creciente disponibilidad de recursos de aprendizaje automático para la educación gratuita, porque no importa cuántos modelos de regresión ejecutes, las políticas económicas no cambian solo por eso. La IA tampoco es una solución a ningún problema en sí misma.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están en camino de reemplazar la mayoría del trabajo no creativo con robots y computadoras (piense en autos sin conductor y solicítelo en otros campos). Eso hará que el PIB se dispare, además de dejar a la mayoría de las personas desempleadas. La idea del ingreso universal básico ha estado flotando por un tiempo, y es rechazada tanto por los gastos como por el impacto negativo en la motivación para trabajar. Si el PIB se dispara al mismo tiempo que la mayoría de las personas quedan desempleadas (y desempleadas), espero que las ventajas del ingreso universal básico superen sus desventajas y se promulguen. En el camino, se resolverá la pobreza (pero no la desigualdad).

Podría decirse que están teniendo el efecto contrario: al eliminar trabajos o al menos reducir las escalas salariales.

Solía ​​ser un tropo estándar de ciencia ficción que, en el futuro, los robots harían todo el trabajo y las personas llevarían vidas de ocio.

Desafortunadamente, ese tipo de ignora esa estructura de los sistemas económicos actuales, donde la mayoría de la gente necesita mantener un trabajo, ganar dinero, pagar cosas.

Nadie ha descubierto cómo organizar una “economía sin empleo” que difunda la riqueza. En cambio, tenemos recursos y medios de producción concentrados en cada vez menos manos, mientras que todos los demás se endeudan más para pagar las cosas. En algún momento eso se rompe, para todos. (Los propietarios de las fábricas no seguirán siendo ricos por mucho tiempo si no hay clientes que puedan comprar sus cosas).

Lo apagaron antes de que se volviera más inteligente alguna vez escuchado sobre el automóvil de 100 millas por galón y su inventor termina muerto sin planes para ser encontrado.

Si alguna vez haces algo así, libéralo al dominio público siempre que sea inofensivo e ingenioso para la raza humana.

Se desperdician enormes cantidades de alimentos en algunas áreas del mundo, mientras que otras mueren de hambre. Los cálculos predictivos de Ai podrían permitir una distribución más efectiva.