Desde mi blog en Eli5 – Productos de mejor calidad. Menos desperdicio. Menos costos laborales: AI ha sido mal entendida | Eli5
Muchos de nosotros ya estamos usando IA; nuestras cuentas de Spotify son sistemas de recomendación que crean listas de reproducción personalizadas, jugamos videojuegos con oponentes de IA y traducimos texto simplemente apuntando las palabras con una cámara de teléfono. Inteligencia artificial es un término amplio utilizado para describir la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. Una gran parte de esto es el aprendizaje automático ; creando computadoras que puedan aprender nuevas reglas y parámetros sin la necesidad de ser programados manualmente. La tecnología ha sido mal entendida y tergiversada durante muchos años (gracias a Terminator), pero ahora las empresas y los consumidores reconocen el valor y el potencial de la inteligencia artificial.
Automatización en el trabajo y en el hogar.
- ¿Cómo será la vida desde 2020-2035? ¿Qué tecnología será la norma? ¿Qué tipo de autos serán la norma? ¿Los robots estarán caminando por nuestras calles? ¿Trabajaremos menos debido a la IA? Como las cosas cambian exponencialmente, ¿qué podemos esperar?
- ¿Qué es un agente de inteligencia?
- ¿Los enemigos en los videojuegos son realmente inteligentes, o simplemente están programados para reaccionar a los movimientos de un jugador específico?
- ¿Cuándo crees que la mayoría de los trabajos manuales serán reemplazados por robots?
- ¿Qué tipo de lenguaje de programación es particularmente útil para construir robots con IA?
La aplicación de IA más controvertida y debatida es la automatización en la fuerza laboral. Bill Gates intervino recientemente y dijo que creía que los robots que “ roban ” el trabajo de un ser humano todavía deberían estar sujetos a impuestos (aunque aún no hemos escuchado si esto se retrasará para incluir todas las computadoras de Microsoft que robaron trabajos en los años 90). A medida que la inteligencia artificial evoluciona hacia la atención médica, la agricultura y otras industrias, naturalmente existe la posibilidad de que se pierdan empleos, tal como sucedió en la Revolución Industrial. Pero esta revolución también significa que ahora tenemos productos de mejor calidad, menos desperdicio y ahorro en costos de mano de obra .
La automatización de IA hará lo mismo, pero con beneficios adicionales como la optimización del consumo de energía, el suministro de atención médica personalizada y la maximización del rendimiento de los cultivos en la agricultura . Al automatizar el hogar, podemos recuperar muchas horas desperdiciadas, dándonos más tiempo libre y más tiempo con nuestras familias.
El Internet de las cosas no puede funcionar sin inteligencia artificial
En primer lugar, hay grandes volúmenes de datos para analizar. Sería extremadamente lento para un humano que trabaja en un hospital mantenerse al día con los datos recopilados incluso del marcapasos de un paciente. Una IA puede examinar grandes cantidades de datos en menos de un segundo; por lo tanto, los resultados se entregan en tiempo real y, sin margen para errores humanos, son mucho más precisos.
En segundo lugar, el aprendizaje automático depende del almacenamiento de big data. A medida que mejora nuestra capacidad de almacenar grandes cantidades de datos, también mejora la capacidad de las computadoras para aprender. Los sensores en las fábricas industriales ahora pueden monitorear el desgaste y los daños a la maquinaria, luego compartir esa información con otras máquinas a través de la red en la nube para que todos puedan aprender en conjunto a predecir cuándo se necesitarán mantenimiento y reparaciones.
Los datos proporcionan información valiosa sobre correlaciones, conflictos, patrones, similitudes y anormalidades. Esto significa que su empresa puede tomar mejores decisiones, organizar mejoras y asumir riesgos calculados .
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial comenzó utilizando un lenguaje matemático lógico. Los seres humanos programarían las reglas sobre una situación particular, y la máquina podrá decidir la acción adecuada para lograr su objetivo. Por ejemplo; podríamos proporcionarle a una IA las reglas del ajedrez, y en una fracción de segundo, puede filtrar cientos de posibilidades para determinar el mejor movimiento. Y si realiza un movimiento fallido, la IA puede registrar esa regla, aprender de su oponente humano y asegurarse de que no cometa el mismo error la próxima vez.
Google DeepMind creó recientemente una IA que tenía ‘imaginación’, lo que significa que podía promulgar simulaciones internas y usar esa información para proponer ideas y luego decidir cuáles serían útiles y cuáles no. Todo esto antes de que tuviera la oportunidad de realizar pruebas en un entorno real.
¿Qué IA ya usamos?
Una de las formas en que las máquinas aprenden es a través del reconocimiento de patrones. De la misma manera que el robot de ajedrez puede reconocer el patrón de las piezas en el tablero, una IA diferente podría buscar una cara usando miles de imágenes preaprendidas. Si tiene un pasaporte de la UE, es probable que haya pasado por una E-Gate en el aeropuerto que utiliza reconocimiento facial para identificarlo.
La tecnología ahora se está implementando en tiendas minoristas para rastrear el comportamiento de los clientes, vigilar a los ladrones conocidos y potencialmente encontrar niños perdidos. El 60% de los minoristas en el Reino Unido estaban utilizando el reconocimiento facial a principios de 2016 y al analizar el comportamiento del consumidor, podían predecir las ventas y reducir el desperdicio al rotar el stock o detener la producción por completo si un producto no estaba llamando la atención. Los anuncios en Times Square saben cuántas personas los están mirando y por cuánto tiempo; que es información invaluable para los vendedores .
Las cámaras de CCTV en áreas abarrotadas, como estadios y estaciones de tren, se están utilizando actualmente para monitorear a sospechosos criminales desde una lista de vigilancia, alertar al personal sobre cualquier comportamiento inusual y usar el reconocimiento de objetos para marcar bolsas desatendidas.
¿Qué tan cerca estamos de los humanos que imitan a la IA?
El sentido común es difícil de enseñar una IA. Pueden aprender de la experiencia, pero solo en circunstancias que pueden formalizarse en un lenguaje de lógica matemática, difícil de hacer cuando una decisión humana muy pequeña puede depender de décadas de recuerdos y conductas aprendidas; e incluso ser altamente irracional solo porque una persona está cansada o hambrienta. Hay aproximadamente 100 mil millones de neuronas y 1 billón de sinapsis en el cerebro humano, por lo que es imposible mapear esto y almacenar todos los datos con las capacidades actuales de computación y almacenamiento de datos.
Sin embargo, los chatbots, que pueden imitar conversaciones, están mejorando todo el tiempo y ahora son una característica de ayuda estándar en los sitios web de la compañía. Algunos chatbots son capaces de escanear el sitio web que administran en busca de información que coincida con la pregunta de un cliente. El potencial de esta tecnología es monumental . Cuando se combina con el reconocimiento de voz, un robot de IA puede manejar las llamadas a la cirugía de un médico y realizar una evaluación preliminar basada en sus síntomas, lo que les ahorra un tiempo valioso.
Actualmente, existe un software de ‘Generación de lenguaje natural’ llamado WordSmith que le permite alimentar sus datos, que luego puede convertir en un artículo completo utilizando algoritmos de lenguaje aprendido. Es lo suficientemente sofisticado como para escribir informes financieros y deportivos simples, y el objetivo es que reemplace a los escritores en el sector de periodismo con financiación insuficiente.
Google enumera su inteligencia artificial RankBrain como su tercera herramienta de clasificación más valiosa después del contenido y los enlaces. RankBrain ayuda al motor de búsqueda a procesar consultas, en particular búsquedas únicas, y también a clasificar páginas web. La tarea principal de la IA es ayudar a Google a interpretar una búsqueda más allá de las palabras que se escriben. Por ejemplo, si escribe ‘Puente’ en la búsqueda de Google de un teléfono inteligente cuando se encuentra en Londres, incluiría los resultados de London Bridge y Tower Bridge, en lugar de solo los artículos más populares sobre puentes.
¿Cómo puede la IA producir información honesta del consumidor?
La informática afectiva cree que la inteligencia artificial tiene más que la racionalidad basada en datos. Estos son AI diseñados para detectar emociones, leyendo micro expresiones, monitoreando la frecuencia cardíaca, midiendo la actividad electrodérmica en la piel, el tono y el tono de la voz, la dilatación de las pupilas e incluso el lenguaje corporal.
El software Affdex puede rastrear automáticamente las características faciales de una persona (cejas, ojos, nariz y labios) y comparar sus movimientos con una base de datos de 3.4 millones de expresiones tomadas de 75 países diferentes. Comercialmente, esto ha ayudado a los anunciantes a recopilar reacciones de audiencia detalladas y honestas a los anuncios . CBS eliminó a dos personajes de una comedia después de que una prueba de Affdex demostrara que el público los encontraba molestos. La tecnología también se ha utilizado para ayudar a decodificar expresiones faciales a personas que viven con autismo y que luchan con la lectura de las emociones.
Los investigadores esperan que al enseñarle a una IA a leer e interpretar los indicadores de las emociones humanas, puedan medir con mayor precisión el dolor en los hospitales y prevenir accidentes automovilísticos con autos inteligentes que puedan detectar cuándo estás cansado o molesto y deberían conducir con más cuidado.
