¿Cuáles son algunas aplicaciones no obvias de IA que serán enormes? La investigación médica y la conducción autónoma son ejemplos que obviamente crecerán. ¿Cuáles son algunos ejemplos que no notamos tanto?

Optimización basada en modelos, o como me gusta llamarlo, “el inventor automático”.

En este momento hacemos modelos que toman algo de entrada y producen algo de salida. Ponemos una foto, el modelo genera un valor que dice que es un gato.

En el futuro (y hasta cierto punto, ahora), podremos usar algoritmos de optimización para buscar la entrada al modelo que produzca la salida óptima. Supongamos que tenemos un modelo que mira los planos de un automóvil y predice qué tan rápido irá el automóvil. Luego podemos usar el descenso de gradiente en una representación continua del plano para optimizar el automóvil más rápido.

En este momento, este enfoque no funciona muy bien, porque no obtienes una entrada que sea realmente óptima en el mundo real. En su lugar, obtienes un ejemplo de confrontación que la modelo cree que funcionará muy bien pero resulta que funciona mal en el mundo real. Por ejemplo, si comienza su optimización con una foto de un avión, luego usa el descenso en gradiente para buscar una imagen que se clasifique como un gato, el descenso en gradiente encontrará una imagen que todavía parece un avión para un observador humano pero está clasificada como un gato por el modelo.

En el futuro, cuando hayamos solucionado el problema del ejemplo de confrontación, podremos construir redes profundas que estimen la efectividad de los medicamentos, genes y otras cosas que son demasiado complejas para que las personas diseñen eficientemente. Entonces podremos inventar nuevos medicamentos y descubrir nuevos genes útiles mediante el uso de la pendiente de gradiente en una representación continua del espacio de diseño.

Espero que veamos que la IA comienza a afectar una amplia variedad de dominios, incluidos los “obvios” que nunca antes habían funcionado realmente, como la robótica. Aquí hay algunos dominios interesantes que parecen bastante cercanos pero que pueden no estar en el radar de las personas:

• Trabajo de conocimiento: los asistentes de IA de hoy están en su infancia, pero una versión madura y emocionante sería algo que tenga contexto sobre lo que está tratando de hacer, lo “entienda” y pueda hacer algo útil con esa comprensión. Por ejemplo, imagine que una herramienta toma una viñeta y la expande en un ensayo completo. Imagine un programador de pares virtuales, que puede decirle que ha cometido un error, o puede sintetizar funciones o refactorizar el código por usted. Estos no se pueden construir hoy en día, pero uno podría imaginarse basándose en técnicas modernas para que sucedan.
• Seguridad física. El aprendizaje profundo ha demostrado un rendimiento extremadamente bueno en visión por computadora. No creo que pase mucho tiempo antes de que veamos sistemas de seguridad con tecnología de aprendizaje profundo; por ejemplo, ahora tenemos la tecnología para conocer la ubicación e identidad de cada objeto y humano en una cámara de seguridad. (Estas aplicaciones también plantean cuestiones éticas y de privacidad muy importantes, que ya se están planteando hoy con aplicaciones como FindFace).
• Sistemas de diálogo: el aprendizaje profundo para aplicaciones de lenguaje natural ha sido (relativamente) retrasado, pero recientemente hemos visto un aumento en el rendimiento. Espero que veamos sistemas capaces de diálogo extremadamente trivial en los próximos años. El servicio al cliente es una aplicación obvia, pero estoy emocionado de ver qué pueden hacer los buenos sistemas de diálogo en educación o entretenimiento.

Elige cualquier cosa por la que a los humanos se les pague actualmente. Luego imagina una IA que podría hacerlo. Los trabajadores de la línea de ensamblaje fueron algunas de las frutas más bajas. Esto casi define la ocupación objetivo perfecta. 1) Mucha gente, 2) haciendo buen dinero, 3) que están trabajando dentro de las capacidades de la tecnología actual, y 4) no están protegidos por intereses arraigados (gobiernos o sindicatos fuertes, principalmente). Con el tiempo, el ítem 3 se vuelve ascendente y los ítems 1 y 2 disminuyen en importancia. El ítem 4 es el impredecible. Obviamente, las empresas que no siguen los dictados de 1, 2 y 3 tenderán a ser cerradas por los rivales que sí lo hacen. Lo mismo es cierto para los países. La única alternativa a un sistema basado en el paro de algún tipo (salvo el genocidio, ya sea deliberado o por negligencia) parecería ser una sociedad al estilo de George Jetson, donde las personas son empleadas para hacer negocios por empresas incentivadas por los pagos del gobierno, probablemente impuestos descansos – para mantener a las masas ocupadas y relativamente quietas. Esperemos que al menos nos permitan horas cortas, semanas cortas de trabajo y jubilaciones anticipadas, así como mucha educación para evitar que ingresemos a la fuerza laboral el mayor tiempo posible.

El aprendizaje profundo es limitado y no será la IA del futuro, por lo que es mejor no pensar en esa dirección. La IA basada en los sistemas nerviosos animales es el futuro de la IA (y los sistemas de IA como DNN, ANN, etc. no se basan en los sistemas nerviosos de los animales a pesar de las exageraciones de los medios). Dado que esta tecnología se define de muchas maneras, permítanme resumirla como IA cognitiva y no como Watson como la IA cognitiva, sino que usa el conocimiento neuronal y conectivo para crear una nueva generación de IA aún por explorar. Con la futura inteligencia artificial cognitiva, veremos que muchas cosas mundanas en los negocios serán asumidas por sistemas como:

Continuidad de negocios : mantener el flujo de bienes fluyendo. En entornos de fabricación, los proveedores son clave para planificar y producir bienes. Cuando un proveedor principal desaparece (por ejemplo, un Monzón destruye sus instalaciones), los Compradores tienen que luchar para encontrar suministros alternativos y ajustar los horarios de fabricación en función de esos plazos de entrega, etc. AI comenzará a hacer este trabajo de manera más eficiente y podrá cancelar / reemitir pedidos a proveedores secundarios, ajustar los cronogramas de fabricación e incluso notificar a los clientes sobre posibles retrasos.

Auditoría activa : sepa cuándo se producen irregularidades financieras y de seguridad en lugar de después del hecho. En su mayor parte, las empresas medianas y grandes están siendo auditadas constantemente por entidades gubernamentales, bancos, etc. Tener mecanismos establecidos para auditar activamente y alertar sobre anomalías liberará mucho tiempo para el personal financiero y mantendrá a las empresas honestas.

Más habilidades realistas en robótica : hacer que los robots sean más “naturales” para ser compañeros y “vivir” a nuestro lado.

Exploración espacial : en mis conferencias afirmo ¿por qué queremos enviar humanos a Marte? Además de los factores psicológicos, queremos poder enviar una entidad autónoma a otros planetas que puedan explorar por sí mismos y encontrar cosas interesantes en lugar de moverlo 20 cm, esperar a ver qué hay frente al robot, mover otros 20 cm, etc. .

Puedo seguir y seguir a medida que la IA se acerca a un nivel más alto de inteligencia animal y esa inteligencia será una verdadera emulación del sistema nervioso animal. Hay algunos de nosotros trabajando en esto ahora y vendrán muchos más.

Una forma no obvia de que la IA podría afectar significativamente nuestras vidas es en política: gobiernos, planificación, presupuestos e incluso legislaciones.

Los departamentos gubernamentales actuales están llenos de personas. Personas con sus propios prejuicios, miopía y agendas (esta es una característica de todas las personas, no solo de las que trabajan en el gobierno, aunque supongo que las que tienen más agendas son más comunes en la política). En Irlanda, tenemos una reinversión gubernamental de 5 años. El efecto práctico de esto es que los presupuestos o las promesas electorales solo se basan en los próximos 5 años y en permanecer en el cargo, en lugar de estrictamente sobre el bien común. Las disputas políticas y la mezquindad conducen a que cualquier propuesta radical sea estancada, sin importar el bien que pueda hacer.

Ingrese al gobierno de AI. Un Supervisor programado con benevolencia que no tiene ego ni deseos mundanos, simplemente la capacidad de hacer cambios regulatorios y rastrear los cambios para maximizar la felicidad humana, la libertad y la satisfacción con la vida. (Dejo el “cómo” de esto a nuestros hijos 100 años en el futuro)

Las ideologías políticas pueden evitarse: el Supervisor puede rastrear a toda la población, determinando lo que * realmente * funciona para mejorar la vida de las personas en lugar de lo habitual: “proponer un cambio: comprometerse con una versión a medias del cambio; no ver resultados en 1 año: decida que nunca puede funcionar “versión de la mayoría de las propuestas que no prueban las ideas lo suficientemente bien o durante el tiempo suficiente como para dar una decisión adecuada.

¿El Supervisor hace extraños sistemas legales que no tienen sentido para nosotros? Tal vez. Leyes individualizadas? ¡Podría ser!

Los presupuestos se pueden centralizar sin disputas de territorio pequeño. No más “compras de fin de año” solo para mantener los presupuestos iguales para el próximo año. Las regulaciones de planificación y los planes de construcción se pueden ver en el transcurso de décadas o siglos, integrados para adaptarse mejor a las necesidades y eventos cambiantes, en lugar de simplemente como “apaciguamiento de la población” para ser reelegido.

Por mi parte, doy la bienvenida a nuestro nuevo Supervisor robot.

(Por supuesto, esto puede volverse distópico en lugar de utópico si la programación se realiza de manera maliciosa o incluso inepta).

Tema divertido

Además de los publicados, estos son algunos de los que he leído como experimentos:

Creatividad computacional. Un nuevo medio en el que el programador proporciona datos, objetivos y motor de inteligencia artificial. El motor de IA crea obras de arte, música, diseños, etc. Estas obras de arte y música ya se han exhibido en los principales museos de arte y salas de conciertos. Se han realizado experimentos con resultados mixtos sobre la personalización de resultados creativos para los impactos emocionales personales, y la combinación con sensores de salud, visión por computadora, etc.

Juegos de guerra. El Departamento de Defensa de EE. UU. Ha estado utilizando IA para describir un tercer desplazamiento. Esto significa (en parte) que una IA está recibiendo feeds (inteligencia, observaciones, etc.) y jugando adversarios, luego otro motor podría jugar fuera de juego, la AIr luego lucha contra combinaciones de tácticas en todo el espectro de la diplomacia, inteligencia, militares, etc. para ver que pasa. En el futuro, las cosas podrían preponer constantemente activos autónomos en caso de que un humano quiera desplegarse rápidamente.

Aulas de aprendizaje personalizadas. Todos aprenden de manera diferente, pero un maestro solo puede enseñar con las habilidades y capacidades limitadas que tienen. Las futuras plataformas de aprendizaje desarrollarán audio, visual, hojas de trabajo, problemas de palabras, etc., que adaptarán la experiencia de aprendizaje para el usuario. Existen todas las herramientas básicas, pero la integración para un entorno sin problemas será torpe al principio, pero sería un gran impacto de la IA. Hace un año vi un ejemplo de una IA para ayudar a enseñar a los servicios de emergencia.

Algunas excelentes respuestas anteriores, pero estoy sorprendido de que no se mencione la medicina aquí (alguien mencionó los servicios médicos), pero estoy hablando

• Enjambres de nano bots inyectados en nuestros sistemas para ayudar a nuestros WBC y si los WBC se vuelven deshonestos (leen cáncer) inmediatamente lanzan contraataques (por supuesto, se mezclan con nano tecnología, pero la IA es un habilitador, no un fin). a servicios farmacéuticos generales
• tecnología alimenticia ? lo que comemos hoy podría ser muy diferente de lo que comeremos en el futuro, cortesía de GM y tal vez un montón de mutaciones más que pueden probarse usando IA en lugar de animales. Por ejemplo, ¿cómo sabemos que no obtendremos algunas mutaciones aleatorias si comemos brócoli modificado genéticamente? No soy un escéptico del movimiento GM. De hecho, las pruebas de cualquier tipo que requieran el desperdicio de la vida hoy en día podrían ser completamente máquinas. orientado en el futuro
• entretenimiento en general: ¿qué tal el turismo y el negocio del cine? piense en auriculares virtuales que podrían llevarlo a lugares y que interactúe con la gente local, asumiendo que realmente está sucediendo
• finanzas: habiendo interrumpido el comercio en el corto tiempo en que AI estuvo aquí, voy a ponerme nervioso y decir que la IA va a cambiar la cara de la industria financiera de una manera que creo que será netamente positiva en el sentido atraerá a más personas a los mercados (piense en el robo advisory multiplicado por 10 en sofisticación), reducirá el comportamiento codicioso (?) … lo que significa que menos personas ganarán dinero.

Prueba de teorema automatizada.

Los programadores para sistemas críticos de seguridad como automóviles y otras armas tienen que lidiar con hardware cada vez más complejo (lo siguiente en la agenda son sistemas multinúcleo), y no pueden molestarse en comprender todos los comportamientos sutiles introducidos por estos sistemas. Diablos, no puedo culparlos. Pero alguien, o posiblemente algo, ¡mejor asegúrese de que estos sistemas se comporten de manera sensata en cualquier circunstancia! ¿O le gustaría que su automóvil dejara de frenar porque está escuchando el canal de radio equivocado?

Actualmente, están tratando de enseñar el teorema que demuestra a la industria como una forma de lidiar con esta complejidad. Pero para la mayoría de los programadores, probar el teorema no es divertido, es costoso y nadie lo está haciendo. Entonces, los científicos idearon algunas formas de automatizar algunas partes del proceso. Pero los métodos actuales no funcionan para sistemas de nivel industrial. ¿Tal vez si los probadores de teoremas automatizados fueran un poco más inteligentes? Eso podría hacer el truco.

Sin ninguna duda, la Inteligencia Artificial afectará cada área grande de nuestra vida personal y comercial.

Las respuestas anteriores cubrieron la mayoría de ellas, pero nadie dice nada sobre ventas y correos electrónicos.

Contestar correos electrónicos de ventas puede ser una molestia para cada persona que usa mensajes salientes, especialmente porque su productividad está bajando porque tienen que dividir la atención entre los negativos, los neutrales y los positivos.

¿Qué pasaría si usted, como vendedor, pudiera enfocarse solo en responder los mensajes que tienen un signo de interés positivo, mientras que un bot de correo electrónico basado en IA se encargaría del resto?

La penetración y el uso de dispositivos móviles han aumentado casi 10 veces y será interesante ver cómo la IA impulsará el futuro de los dispositivos móviles. En el escenario actual, tenemos teclados móviles que hacen predicciones de palabras y frases. Será interesante ver cómo una intención, un sentimiento y un contexto basados ​​en un teclado móvil pueden redactar un correo electrónico o mensajes completos para un usuario. O basado en un texto escrito actualmente, el teclado podría alertarnos sobre cómo suena, por ejemplo: si el mensaje está incompleto o suena grosero, puede recomendar sugerencias proactivas.

Servicios médicos. La IA nos permitirá tener atención médica las 24 horas del día, los 7 días de la semana, siempre a nuestro lado, y monitoreará de cerca cualquier síntoma y sugerirá ajustes en el estilo de vida para asegurarnos de que disfrutemos de la mejor salud posible.

Reconocimiento de voz + AI = centros de llamadas definitivos. La atención al cliente mejorará mucho. De hecho, podrían ser agradables para interactuar con ellos, mientras ahorran dinero. No es difícil pasar una prueba de Turing durante 2 minutos en un conjunto limitado de temas. Esta es la “aplicación asesina” para la IA.

No estoy seguro de que esto sea enorme , pero encontré una interesante aplicación “no obvia” de IA hoy: videografía.

Un tipo entrenó una máquina para “mirar” Blade Runner. Entonces las cosas se pusieron seriamente de ciencia ficción.

Conciencia múltiple. Si usted y AI tienen una, puede realizar múltiples tareas al mismo tiempo en la vida real y en realidad virtual y estar al tanto de ambas. Y debido a que los drones y las lenzes en nuestros ojos filmarán y controlarán la situación, puede guardar y revivir un recuerdo como si fuera real o desde su propia perspectiva, vista de pájaro o la perspectiva de otra persona que estuvo allí.

La IA tendrá sentido de los grandes datos en todos los campos.

Ley. . . imagina jurados de IA, o incluso jueces, no influenciados por argumentos emocionales, sexismo, racismo, etc.

Porno, por supuesto.

Lo primero que hará la gente será un experto en pornografía IA líder en el mundo que conocerá cada película, cada imagen y lo que le gusta a cada persona. Quien lo cree primero, ganará mucho efectivo. Luego adaptarán esto para la publicidad.