¿Cuáles son algunos de los problemas importantes en el campo de la IA que deben resolverse para 2018 o 2023?

En términos generales, creo que la próxima frontera de la IA será la inteligencia multimodal, es decir, la combinación y el razonamiento con diferentes entradas, por ejemplo, visión, sonido, olor, tacto. Esto es similar a cómo los humanos percibimos el mundo que nos rodea: nuestra vista funciona junto con nuestro sentido del oído, el tacto, etc. Es probable que las tecnologías de inteligencia artificial que aprovechan los datos multimodales sean más precisas. Por ejemplo, una cámara de video podría ser capaz de “reconocer” con precisión a un humano si reconoce las voces y el tacto humano.

Editar: agregar un ejemplo

Piense en una máquina de diagnóstico médico que pueda aceptar entradas de Visual, Touch, Audio, Smell, etc. e inferencia con eso en conjunto (usando su texto y otras formas de aprendizaje / inferencia como una “base de conocimiento”, al estilo de IBM Watson), podría aprender mucho más sobre los pacientes y ser mucho más preciso, ya que la naturaleza multimodal de los datos se corrige automáticamente .

Por ejemplo, también podría servir como un monitor de paciente continuo y sin parpadeos para pacientes hospitalizados:

• (visualmente) verifique la contaminación del catéter
• (auralmente) verifique si el paciente tiene patrones de respiración anormales o gorgoteos
• (toque) detectar si la piel está húmeda o húmeda, etc.
• (Olor) detecta si el aliento tiene un olor afrutado (indica hiperglucemia)
• (Gusto) utilizando la saliva del paciente, verifique si el paciente tiene un sabor metálico (lo que indica infección bucal o deficiencia de vitamina B 12)

Estos son algunos ejemplos muy simples … Es esencialmente una emulación sensorial del paciente virtualmente. Con eso en mano, las posibilidades son infinitas.

Desafortunadamente, muchos sistemas inteligentes viven en “verticales”, debemos pensar en trabajar en estos silos. Los humanos operamos multimodalmente y la próxima generación de IA necesita emular eso.

La IA es un campo muy amplio con mucho alcance, y sería presuntuoso de mi parte hablar de toda la IA; Solo voy a hablar de los subcampos que conozco, que es la visión por computadora y, en cierta medida, el aprendizaje automático.
Visión por computadora: la detección de objetos en imágenes de la vida real, como fotografías, es increíblemente difícil, y por ahora somos bastante malos en eso. Además, recientemente se ha visto de repente la aparición de una serie de cámaras comerciales que pueden detectar la profundidad, y esto abre una gran cantidad de oportunidades. Por un lado, la profundidad intuitivamente haría las cosas increíblemente más fáciles (ya que no tienes el problema de un mundo 3D proyectado en 2D), pero por otro lado, la gente nunca había pensado hasta ahora cómo la profundidad podría influir en su algoritmos Esta es definitivamente un área que necesita mucha exploración.
Aprendizaje automático: aquí estoy algo fuera de mi alcance. Creo que hay problemas interesantes e importantes en el aprendizaje con grandes cantidades de datos (el llamado espacio Big Data). También creo que hay problemas interesantes en el aprendizaje cuando no hay suficientes datos, que a menudo es el dominio en el que operan los humanos. Luego está el problema perenne de mejorar los algoritmos de aprendizaje (hay y siempre habrá margen para eso).

Sistemas de visión AI. Aunque ha habido un progreso notable en este campo, la visión artificial todavía está en pañales. Reconocer y diferenciar objetos en una foto aún representa un gran desafío para la mayoría de los investigadores de IA. Por ejemplo, si entrenas a un NN para que reconozca leones hembras a partir de imágenes, puede que no se identifique un león macho o un cachorro de león. Por supuesto, no entrenó a la NN para reconocerlos, pero una NN que pueda establecer un enlace sería genial. Quizás los sistemas de visión requieren un razonamiento de más alto nivel de lo que realmente pensamos. O tal vez necesitamos un modelo diferente además de NN para sistemas de visión.
Otro campo estrechamente relacionado son los sistemas de detección de movimiento. Además de reconocer las fotos fijas, las máquinas deben reconocer los objetos de las imágenes en movimiento y también reconocer acciones como saltar, sentarse, correr. En última instancia, estos sistemas se utilizarán en sistemas de seguridad para vigilancia en lugar de un guardia que monitorea múltiples pantallas durante muchas horas a la vez.

Durante la última década, varias piezas de tecnologías emergentes se han conectado de una manera que fue más fácil desarrollar grandes asistentes digitales similares a los humanos conocidos como ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) . Este ecosistema de inteligencia artificial no solo se conectará con nuestros teléfonos móviles y computadoras portátiles, sino también con la báscula en el baño, el automóvil en el camino de entrada, incluso el termostato en el dormitorio. Incluso después de varios cambios, hay algunos desafíos mayores en el campo de la Inteligencia Artificial que deben resolverse.

1. Las empresas aún dependen del trabajo por hora en lo que respecta a bienes y servicios. Pero al usar IA, una empresa puede reducir excepcionalmente la dependencia de la fuerza laboral humana, y esto significa que los ingresos irán a un menor número de personas.

2. Aunque la Inteligencia Artificial es capaz de una velocidad y potencial de procesamiento que va mucho más allá de la de los individuos, no siempre se puede confiar en que sea justo y neutral.

3. Cuanto más poderosa se vuelve la tecnología, más se puede usar por razones terribles y viciosas. La Inteligencia Artificial puede causar destrucción si se usa maliciosamente.

4.Si confiamos en la IA para llevarnos a un nuevo mundo de empleo, seguridad y eficiencia, entonces debemos asegurarnos de que la máquina funcione según lo planeado y que los humanos no puedan dominarla para usarla por razones egoístas.

Estos son algunos problemas en este campo que deben resolverse. Si bien consideramos estos desafíos, también debemos tener en cuenta que este progreso tecnológico significa vidas mejores y más fáciles para todos. La inteligencia artificial tiene un enorme potencial y su ejecución responsable depende de nosotros.