En 2017, la inteligencia artificial atrajo $ 12 mil millones en inversiones de capitalistas de riesgo. Recién estamos comenzando a descubrir aplicaciones útiles de IA. Amazon presentó recientemente una tienda minorista, si se me permite decirlo, en la que los cajeros y los mostradores de pago han sido reemplazados por visión por computadora, sensores y aprendizaje profundo. Y sin inversión, cobertura de prensa e innovaciones radicales, la "inteligencia artificial" lleva mucho tiempo en boca de todos. Pero, ¿existe en absoluto?
Hablando en el Foro Económico Mundial, el Dr. Kai-fu Lee, capitalista de riesgo taiwanés y presidente fundador de Google China, comentó: "Creo que todos los emprendedores están tratando de presentar su empresa como una empresa de inteligencia artificial, y todos los capitalistas de riesgo dirían con gusto: que está invirtiendo en IA ". Pero algunas burbujas de IA pueden estallar antes de finales de 2018, a saber, "startups que presentaron una historia imposible y engañaron a los capitalistas de riesgo porque no entienden".
Sin embargo, el Dr. Lee insiste en que la IA seguirá avanzando y quitando puestos de trabajo a los humanos. ¿Cuál es la diferencia entre la IA, con todos sus pros y contras, y las historias infladas?
Si analiza varias historias de supuesta inteligencia artificial, rápidamente descubre diferencias significativas en cómo los humanos definen la inteligencia artificial: la línea se está difuminando entre las simulaciones de inteligencia y las aplicaciones de aprendizaje automático.
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Los expertos en IA están luchando por encontrar un consenso, pero esta pregunta genera más preguntas. Por ejemplo, ¿cuándo es importante ser preciso con la definición original de un término y cuándo es necesario dejar de refinar la definición? Poco claro. La exageración a menudo se interpone en el camino de la aclaración. Además, la exageración está respaldada por $ 12 mil millones en dinero invertido.
Esta conversación también es necesaria en parte porque los líderes mundiales han comenzado a discutir públicamente los peligros que plantea la IA. El director ejecutivo de Facebook, Mark Zuckerberg, sugirió que los escépticos que están tratando de "pensar en un escenario del fin del mundo" son muy irresponsables y sombríos. Pero el creador de OpenAI y propietario de muchas otras empresas, Elon Musk, contrarrestó la declaración de Zuckerberg, diciendo que no entendía completamente la esencia del asunto. Musk dijo lo mismo sobre el profesor de Harvard Stephen Pinker en febrero. Escribió que Pinker no comprende la diferencia entre la IA funcional y estrecha y la IA de propósito general.
Dados los temores que rodean a la inteligencia artificial, es importante que el público en general comprenda claramente las diferencias entre los diferentes niveles de IA para que todos puedan evaluar de manera realista los posibles beneficios y amenazas.
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¿Más inteligente que un hombre?
Eric Cambria, un experto en procesamiento del lenguaje natural, cree que “nadie está haciendo inteligencia artificial hoy en día, pero todos dicen que están haciendo exactamente eso porque suena genial. Hace varios años sucedió lo mismo con el big data.
Cambria señala que AI como término originalmente se refería a la emulación de la inteligencia humana. “Pero hoy no hay nada tan inteligente como la persona más tonta de la Tierra. Por eso, estrictamente hablando, nadie se dedica a la inteligencia artificial, no lo hace, aunque solo sea porque no sabemos cómo funciona el cerebro humano”, dice.
El término "IA" se utiliza a menudo para referirse a potentes herramientas de clasificación de datos. Estas herramientas son impresionantes, pero operan en un espectro completamente diferente al de la cognición humana. Además, según Cambria, la gente afirma que las redes neuronales son parte de la nueva ola de IA. Esto es extraño porque la tecnología existe desde hace cincuenta años.
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En primer lugar, la IA brinda acceso a una gran potencia informática. Todos estos avances son bienvenidos, pero sería un error creer que las máquinas han aprendido a emular las complejidades de nuestros procesos cognitivos.
“Las empresas solo están utilizando trucos para crear un comportamiento que se asemeje a la inteligencia, pero no es inteligencia real, es solo un reflejo de ella. Estos sistemas expertos pueden ser bastante buenos en un área determinada, pero muy malos en otros”, dice.
Esta imitación de la inteligencia ha inspirado la imaginación del público. Los sistemas que operan en dominios específicos han dado vida a una amplia gama de comienzos. Pero, ¿ayudó a librar al mundo de la confusión? Más bien al contrario.
Auxiliar, aumentado o autónomo
Cuando se trata de integridad científica, no se deja de lado la cuestión de las definiciones precisas. En 1974, en el Instituto de Tecnología de California, Richard Feynman dijo: "El primer principio es que no debes engañarte a ti mismo; eres el más fácil de engañar". Y además: "No debes engañar a un profano cuando hablas en nombre de un científico". Supuso que los científicos deberían pensar en el hecho de que ellos también pueden estar equivocados, madurar hasta la raíz. "Si te imaginas que eres un científico, tienes que explicarle al lego lo que estás haciendo, y si él decide no apoyarte en las circunstancias dadas, entonces esa es su decisión".
En el caso de la IA, esto puede significar que los científicos profesionales tienen el deber de dejar en claro que están desarrollando herramientas extremadamente poderosas, controvertidas, rentables e incluso peligrosas que no representan la inteligencia en ningún sentido familiar o que lo abarque todo.
El término "inteligencia artificial" puede inducir a error, pero ya se están realizando intentos de aclararlo. Un informe reciente de PwC describió la distinción entre "inteligencia de asistencia", "inteligencia aumentada" e "inteligencia autónoma". La inteligencia asistida está representada por programas de navegación GPS que se ejecutan en automóviles. La inteligencia aumentada "permite a las personas y organizaciones hacer cosas que de otro modo no podrían". La inteligencia autónoma “permite que los coches actúen por sí mismos”, por ejemplo, en el caso de los coches autónomos.
Roman Yampolsky, investigador de seguridad de la inteligencia, cree que “la inteligencia (artificial o natural) sigue evolucionando, y con ella los problemas potenciales de esta tecnología. Estamos acostumbrados a pensar que la IA algún día dominará la gama completa de capacidades humanas y se convertirá en inteligencia artificial general. Entonces se vuelve superinteligente. Pero hoy en día usamos principalmente IA altamente enfocada. El problema no está en la terminología, sino en la complejidad de tales sistemas, incluso al nivel actual.
¿Debería la gente tenerle miedo a la IA? “A medida que continúen surgiendo oportunidades, surgirán todo tipo de desafíos”, dijo Yampolsky. Habrá más y más incidentes relacionados con la IA.
Según Brian Decker, fundador de Encom Lab, los algoritmos de aprendizaje automático funcionan actualmente únicamente para satisfacer las necesidades de los programadores. "El especialista en marketing dirá que la luz del porche controlada por fotodiodos es artificialmente inteligente porque" sabe cuándo está oscuro afuera ", mientras que un buen ingeniero de fabricación señalará que ni un solo bit en la historia de la computación ha cambiado, aunque sea no fue concebido de acuerdo con la lógica de la programación anterior ".
Ilya Khel
