{"id":12235,"date":"2018-10-17T08:50:32","date_gmt":"2018-10-17T14:50:32","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=12235"},"modified":"2018-10-17T08:50:32","modified_gmt":"2018-10-17T14:50:32","slug":"no-tienes-idea-de-lo-que-realmente-hace-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/no-tienes-idea-de-lo-que-realmente-hace-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"No tienes idea de lo que realmente hace la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<div>\n<p><strong>Cuando SOPHIA THE ROBOT se<\/strong>\u00a0\u00a0encendi\u00f3 por primera vez, el mundo no pod\u00eda tener suficiente.\u00a0Ten\u00eda una personalidad alegre, bromeaba con los anfitriones nocturnos, ten\u00eda expresiones faciales que hac\u00edan eco de la nuestra.\u00a0Aqu\u00ed estaba, finalmente, un robot arrancado directamente de la ciencia ficci\u00f3n, lo m\u00e1s cercano a la\u00a0<em>verdadera<\/em>\u00a0inteligencia artificial que jam\u00e1s hab\u00edamos visto.<\/p>\n<p>No hay duda de que Sophia es una impresionante obra de ingenier\u00eda.\u00a0Hanson Robotics y SingularityNET, que colaboran con empresas de tecnolog\u00eda de barra oblicua, equiparon a Sophia con redes neuronales sofisticadas que le dan la capacidad de aprender de las personas y\u00a0\u00a0detectar y reflejar respuestas emocionales\u00a0, lo que hace que parezca que el robot tiene una personalidad.\u00a0No tom\u00f3 mucho convencer a la gente de la aparente humanidad de Sophia;\u00a0\u00a0muchos\u00a0de\u00a0los art\u00edculos\u00a0del\u00a0Futurismo se\u00a0refieren al robot\u00a0\u00a0como &#8220;ella&#8221;. Piers Morgan incluso decidi\u00f3\u00a0probar suerte\u00a0\u00a0para una cita y \/ o acosar sexualmente al robot, dependiendo de c\u00f3mo quieres mirarlo<\/p>\n<p>&#8220;Oh, s\u00ed, ella est\u00e1 b\u00e1sicamente viva&#8221;, dijo el CEO de Hanson Robotics, David Hanson, sobre Sophia durante una\u00a0aparici\u00f3n en 2017 en el Tonight Show de Jimmy Fallon\u00a0.\u00a0Y mientras Hanson Robotics nunca\u00a0afirm\u00f3\u00a0<em>oficialmente<\/em>\u00a0que Sophia conten\u00eda inteligencia general artificial (la IA completa y realista que vemos en la ciencia ficci\u00f3n), la adoraci\u00f3n y la prensa no cr\u00edtica que sigui\u00f3 a todas esas apariciones p\u00fablicas solo ayud\u00f3 a la compa\u00f1\u00eda a crecer.<\/p>\n<\/div>\n<p><!--more--><\/p>\n<div>\n<div class=\"Ad__AdWrapper-sc-15clkag-0 bYcrhh\">\n<div class=\"Ad\">\n<div id=\"htlad-8\" class=\"htl-ad\" data-unit=\"DSK_InLine_Article_1\" data-prebid=\"DSK_InLine_Article_1\" data-sizes=\"0x0|768x0:1x1,300x250\" 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data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/goertzel.org\/\">Ben Goertzel<\/a>\u00a0, director ejecutivo de SingularityNET y cient\u00edfico jefe de Hanson Robotics, no se hace ilusiones sobre lo que es capaz de hacer Sophia.\u00a0\u201cSophia y los otros robots Hanson no son realmente &#8216;puros&#8217; como sistemas de investigaci\u00f3n en ciencias de la computaci\u00f3n, porque combinan muchas piezas y aspectos diferentes de maneras complejas.\u00a0&#8220;No son sistemas de aprendizaje puro, pero s\u00ed implican el aprendizaje en varios niveles (aprendizaje en sus sistemas visuales de redes neuronales, aprendizaje en sus sistemas de di\u00e1logo OpenCog, etc.)&#8221;, dijo a Futurism.<\/p>\n<p>Pero est\u00e1 interesado en descubrir que Sophia inspira muchas reacciones diferentes del p\u00fablico.\u00a0&#8220;La percepci\u00f3n p\u00fablica de Sophia en sus diversos aspectos, su inteligencia, su apariencia y su amabilidad, parece estar en todo el mapa, y esto me parece bastante fascinante&#8221;, dijo Goertzel.<\/p>\n<p>A Hanson le resulta desafortunado que la gente piense que Sophia es capaz de m\u00e1s o menos de lo que realmente es, pero tambi\u00e9n dijo que no le importan los beneficios de la exageraci\u00f3n adicional.\u00a0Hype que, una vez m\u00e1s, se ha visto reforzado por los repetidos trucos publicitarios de las dos compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n<p><q class=\"pullquote\">&#8220;Sophia y los otros robots Hanson no son realmente &#8216;puros&#8217; como sistemas de investigaci\u00f3n en ciencias inform\u00e1ticas &#8230;&#8221;<\/q>Proyectos altamente publicitados como Sophia nos convencen de que la verdadera inteligencia artificial (similar a la humana y quiz\u00e1s incluso consciente) est\u00e1 a la vuelta de la esquina.\u00a0Pero en realidad, ni siquiera estamos cerca.<\/p>\n<p>El verdadero estado de la investigaci\u00f3n de la IA ha quedado muy por detr\u00e1s de los cuentos de hadas tecnol\u00f3gicos que nos han hecho creer.\u00a0Y si no tratamos la IA con una dosis m\u00e1s sana de realismo y escepticismo, el campo puede quedar atrapado en esta rutina para siempre.<\/p>\n<p><strong>FALTAR UNA VERDADERA<\/strong>\u00a0definici\u00f3n de inteligencia artificial es dif\u00edcil.\u00a0El campo de la IA, constantemente remodelado por los nuevos desarrollos y los cambios en los objetivos, a veces se describe mejor explicando lo que no es.<\/p>\n<p>&#8220;La gente piensa que AI es un robot inteligente que puede hacer las cosas que una persona muy inteligente har\u00eda: un robot que sabe todo y puede responder cualquier pregunta&#8221;, dijo a\u00a0Futur Emad Mousavi\u00a0, cient\u00edfico de datos que fund\u00f3 una plataforma llamada QuiGig que conecta a los profesionales independientes.\u00a0Pero esto no es lo que realmente quieren decir los expertos cuando hablan de IA.\u00a0&#8220;En general, AI se refiere a programas de computadora que pueden completar varios an\u00e1lisis y usar algunos criterios predefinidos para tomar decisiones&#8221;.<\/p>\n<p>Entre los objetivos siempre lejanos para la inteligencia artificial a nivel humano (HLAI) se encuentran la capacidad de comunicarse de manera efectiva: los chatbots y los procesadores de lenguaje basados \u200b\u200ben el aprendizaje autom\u00e1tico se\u00a0esfuerzan por inferir significados\u00a0o comprender matices, y la capacidad de continuar aprendiendo a lo largo del tiempo.\u00a0En la actualidad, los sistemas de inteligencia artificial con los que interactuamos, incluidos los que se\u00a0est\u00e1n desarrollando para autos que conducen por s\u00ed mismos\u00a0, realizan todo su aprendizaje antes de que se implementen y luego se detienen para siempre.<\/p>\n<p>&#8220;Son problemas que son f\u00e1ciles de describir pero que no pueden resolverse para el estado actual de las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico&#8221;, dijo\u00a0\u00a0Tomas Mikolov\u00a0, cient\u00edfico investigador de Facebook AI, al Futurism.<\/p>\n<p>En este momento, la inteligencia artificial no tiene libre albedr\u00edo y, ciertamente, no es consciente: dos supuestos que las personas tienden a hacer cuando se enfrentan a tecnolog\u00edas avanzadas o exageradas, dijo Mousavi.\u00a0Los sistemas de IA m\u00e1s avanzados que existen son simplemente productos que siguen procesos definidos por personas inteligentes.\u00a0No pueden tomar decisiones por su cuenta.<\/p>\n<p>En el aprendizaje autom\u00e1tico, que incluye el aprendizaje profundo y las redes neuronales, se presenta un algoritmo con una gran cantidad de datos de entrenamiento (ejemplos de lo que el algoritmo est\u00e1 aprendiendo a hacer, etiquetado por personas) hasta que puede completar la tarea por s\u00ed solo.\u00a0Para el software de reconocimiento facial, esto significa colocar miles de fotos o videos de caras en el sistema hasta que pueda detectar de manera confiable una cara de una muestra sin etiquetar.<\/p>\n<p>Nuestros mejores algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico son generalmente solo memorizar y ejecutar modelos estad\u00edsticos.\u00a0Llamarlo &#8220;aprender&#8221; es antropomorfizar m\u00e1quinas que operan en una longitud de onda muy diferente de nuestros cerebros.\u00a0La inteligencia artificial es ahora un t\u00e9rmino tan importante que pr\u00e1cticamente cualquier programa de computadora que hace algo autom\u00e1ticamente se conoce como IA.<\/p>\n<p><q class=\"pullquote\">La inteligencia artificial es ahora un t\u00e9rmino tan importante que pr\u00e1cticamente cualquier programa de computadora que hace algo autom\u00e1ticamente se conoce como IA.<\/q>Si entrenas un algoritmo para sumar dos n\u00fameros, solo buscar\u00e1 o copiar\u00e1 la respuesta correcta de una tabla, explic\u00f3 Mikolov, el cient\u00edfico de la IA de Facebook.\u00a0Pero no puede generalizar una mejor comprensi\u00f3n de las operaciones matem\u00e1ticas de su entrenamiento.\u00a0Despu\u00e9s de saber que cinco m\u00e1s dos son siete, usted como persona podr\u00eda darse cuenta de que siete menos dos son cinco.\u00a0Pero si le pide a su algoritmo que reste dos n\u00fameros despu\u00e9s de ense\u00f1arle a sumar, no podr\u00e1 hacerlo.\u00a0<strong>\u00a0<\/strong>La inteligencia artificial, por as\u00ed decirlo, fue entrenada para agregar, no para\u00a0<em>entender\u00a0<\/em><em>lo que significa<\/em>\u00a0agregar.\u00a0Si quieres restar, tendr\u00e1s que entrenarlo todo de nuevo, un proceso que\u00a0borra\u00a0notoriamente\u00a0todo lo que el sistema de inteligencia artificial hab\u00eda aprendido previamente\u00a0.<\/p>\n<p>&#8220;En realidad, a menudo es m\u00e1s f\u00e1cil comenzar a aprender desde cero que intentar volver a entrenar el modelo anterior&#8221;, dijo Mikolov.<\/p>\n<p>Estas fallas no son un secreto para los miembros de la comunidad de AI.\u00a0Sin embargo, a pesar de todo, estos sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico a menudo se consideran la vanguardia de la inteligencia artificial.\u00a0En verdad, en realidad son bastante tontos.<\/p>\n<p>Tomemos, por ejemplo, un algoritmo de subtitulado de im\u00e1genes.\u00a0Hace unos a\u00f1os, uno de ellos recibi\u00f3 una\u00a0amplia cobertura\u00a0\u00a0debido al sofisticado lenguaje que parec\u00eda generar.<\/p>\n<p>&#8220;Todos quedaron muy impresionados por la capacidad del sistema, y \u200b\u200bpronto se descubri\u00f3 que el 90 por ciento de estas leyendas se encontraban en los datos de entrenamiento&#8221;, dijo Mikolov al Futurismo.\u00a0\u201cAs\u00ed que en realidad no fueron producidos por la m\u00e1quina;\u00a0La m\u00e1quina simplemente copi\u00f3 lo que vio que los anotadores humanos proporcionaban una imagen similar, por lo que parec\u00eda tener una gran complejidad interesante &#8220;. pegar.<\/p>\n<p>&#8220;No es una inteligencia de m\u00e1quina con la que te est\u00e1s comunicando.\u00a0Puede ser un sistema \u00fatil por s\u00ed solo, pero no es AI \u201d, dijo Mikolov.\u00a0Dijo que les tom\u00f3 un tiempo a las personas darse cuenta de los problemas con el algoritmo.\u00a0Al principio, no estaban m\u00e1s que impresionados.<\/p>\n<figure id=\"attachment_139378\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-139378 size-large\" src=\"https:\/\/wp-assets.futurism.com\/2018\/10\/artificial-intelligence-hype-deception2-1200x630.png\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"630\" \/><figcaption class=\"wp-caption-text\">Cr\u00e9dito de la imagen: Victor Tangermann<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u00bfA d\u00f3nde fuimos<\/strong>\u00a0tan fuera de curso?\u00a0El problema es cuando nuestros sistemas actuales, que son tan limitados, se\u00a0comercializan y promocionan hastael punto de que el p\u00fablico cree que tenemos tecnolog\u00eda que no tenemos ni idea de c\u00f3mo construir.<\/p>\n<p>&#8220;Con frecuencia me entretiene ver c\u00f3mo mi investigaci\u00f3n adquiere proporciones exageradas a medida que avanza en los medios&#8221;, dijo\u00a0Nancy Fulda\u00a0, una cient\u00edfica inform\u00e1tica que trabaja en sistemas m\u00e1s amplios de inteligencia artificial en la Universidad Brigham Young, a Futurism.\u00a0Los reporteros que la entrevistan suelen ser bastante conocedores, dijo.\u00a0\u201cPero tambi\u00e9n hay sitios web que recogen esas historias principales e informan sobre la tecnolog\u00eda sin una comprensi\u00f3n s\u00f3lida de c\u00f3mo funciona.\u00a0Todo es un poco como un juego de &#8216;tel\u00e9fono&#8217;: los detalles t\u00e9cnicos del proyecto se pierden y el sistema comienza a parecer voluntario y casi m\u00e1gico.\u00a0En alg\u00fan momento, ya casi no reconozco mi propia investigaci\u00f3n &#8220;.<\/p>\n<p><q class=\"pullquote\">&#8220;En alg\u00fan momento, casi no reconozco mi propia investigaci\u00f3n&#8221;.<\/q>Algunos investigadores mismos son culpables de avivar esta llama.\u00a0Y luego los reporteros que no tienen mucha experiencia t\u00e9cnica y no miran detr\u00e1s de la cortina son c\u00f3mplices.\u00a0Peor a\u00fan, algunos periodistas est\u00e1n contentos de seguir el juego y agregar un poco de entusiasmo a su cobertura.<\/p>\n<p>Otros actores problem\u00e1ticos: las personas que hacen un algoritmo de IA presentan el trabajo de back-end\u00a0<em>que\u00a0<\/em>\u00a0hicieron como la salida creativa de ese algoritmo.\u00a0Mikolov llama a esto una pr\u00e1ctica deshonesta relacionada con el juego de manos.\u00a0&#8220;Creo que es bastante enga\u00f1oso que algunos investigadores que est\u00e1n muy conscientes de estas limitaciones est\u00e9n tratando de convencer al p\u00fablico de que su trabajo es IA&#8221;, dijo Mikolov.<\/p>\n<p>Eso es importante porque la forma en que la gente piensa que la investigaci\u00f3n de la IA se est\u00e1 desarrollando depender\u00e1 de si quieren que se le asigne dinero.\u00a0Este bombo injustificado podr\u00eda estar impidiendo que el campo realice un progreso real y \u00fatil.\u00a0Las inversiones financieras en inteligencia artificial\u00a0est\u00e1n inexorablemente vinculadas al nivel de inter\u00e9s (l\u00e9ase: publicidad) en el campo.\u00a0Ese nivel de inter\u00e9s, y las inversiones correspondientes, fluct\u00faan enormemente cuando Sophia tiene una conversaci\u00f3n forzada o alg\u00fan nuevo algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico logra algo ligeramente interesante.\u00a0Eso hace que sea dif\u00edcil establecer un flujo de capital constante y de base en el que los investigadores puedan confiar, sugiri\u00f3 Mikolov.<\/p>\n<p>Mikolov espera alg\u00fan d\u00eda crear un asistente de inteligencia artificial verdaderamente inteligente, un objetivo que le dijo al Futurismo todav\u00eda es un sue\u00f1o lejano.\u00a0Hace unos a\u00f1os, Mikolov, junto con sus colegas en Facebook AI,\u00a0\u00a0publicaron un documento que\u00a0\u00a0describ\u00eda c\u00f3mo esto podr\u00eda ser posible y los pasos que podr\u00eda tomar para llegar all\u00ed.\u00a0Pero cuando hablamos en la\u00a0Multi-Conferencia Conjunta sobre Inteligencia Artificial a Nivel Humano\u00a0celebrada en agosto por GoodAI, empresa de AI con sede en Praga, Mikolov mencion\u00f3 que muchas de las avenidas que la gente est\u00e1 explorando para crear algo como esto probablemente sean callejones sin salida.<\/p>\n<p>Uno de estos probables callejones sin salida, desafortunadamente, es el aprendizaje por refuerzo.\u00a0Los sistemas de aprendizaje de refuerzo, que se ense\u00f1an a s\u00ed mismos a completar una tarea a trav\u00e9s de la experimentaci\u00f3n basada en pruebas y errores en lugar de usar datos de entrenamiento (piense en un perro que busca palos para las golosinas), a menudo se venden en exceso, seg\u00fan\u00a0John Langford\u00a0, investigador principal de Microsoft AI.\u00a0Langford dijo que casi en cualquier momento alguien se jacta de un sistema de inteligencia artificial para el aprendizaje por refuerzo, en realidad le dieron algunos atajos o limitaron el alcance del problema que se supon\u00eda que deb\u00eda resolver en primer lugar.<\/p>\n<p>El bombo que proviene de este tipo de algoritmos ayuda al investigador a vender su trabajo y obtener subvenciones.\u00a0La gente de la prensa y los periodistas lo utilizan para atraer audiencias a sus plataformas.\u00a0Pero el p\u00fablico sufre: este c\u00edrculo vicioso deja a todos los dem\u00e1s inconscientes de lo que realmente puede hacer la IA.<\/p>\n<p>Hay se\u00f1ales reveladoras, dice Mikolov, que pueden ayudarte a ver a trav\u00e9s de la direcci\u00f3n err\u00f3nea.\u00a0La mayor se\u00f1al de advertencia es si usted, como persona lega (y posible cliente) tiene permiso para demostrar la tecnolog\u00eda por s\u00ed mismo.<\/p>\n<p>\u201cUn mago le pedir\u00e1 a alguien del p\u00fablico que pruebe que la configuraci\u00f3n es correcta, pero la persona seleccionada espec\u00edficamente por el mago est\u00e1 trabajando con \u00e9l.\u00a0Entonces, si alguien te muestra el sistema, es muy probable que simplemente te enga\u00f1en &#8220;, dijo Mikolov.\u00a0\u201cSi conoce los trucos habituales, es f\u00e1cil romper todos estos sistemas llamados inteligentes.\u00a0Si eres al menos un poco cr\u00edtico, ver\u00e1s que lo que [los supuestamente [los chatbots supuestamente dirigidos por AI] est\u00e1n diciendo es muy f\u00e1cil de distinguir de los humanos \u201d.<\/p>\n<p>Mikolov sugiere que deber\u00edas cuestionar la inteligencia de cualquiera que intente venderte la idea de que super\u00f3 la Prueba de Turing y cre\u00f3 un chatbot que puede mantener una conversaci\u00f3n real.\u00a0Una vez m\u00e1s, piense en el di\u00e1logo preparado de Sophia para un evento determinado.<\/p>\n<p>&#8220;Tal vez no deber\u00eda ser tan cr\u00edtico aqu\u00ed, pero simplemente no puedo ayudarme a m\u00ed mismo cuando tienes estas cosas como la cosa de Sophia y dem\u00e1s, donde est\u00e1n tratando de hacer impresiones de que se est\u00e1n comunicando con el robot&#8221;. &#8220;Mikolov le dijo al Futurismo.&#8221; Desafortunadamente, es bastante f\u00e1cil para la gente caer en estos trucos de mago y caer en la ilusi\u00f3n, a menos que seas un investigador de aprendizaje autom\u00e1tico que conozca estos trucos y sepa qu\u00e9 hay detr\u00e1s de ellos &#8220;.<\/p>\n<p>Desafortunadamente, tanta atenci\u00f3n a estos proyectos enga\u00f1osos puede obstaculizar el progreso de personas con ideas verdaderamente originales y revolucionarias.\u00a0Es dif\u00edcil obtener fondos para construir algo nuevo, algo que podr\u00eda llevar a una IA que pueda hacer lo que la gente ya espera que pueda hacer, cuando los capitalistas de riesgo solo quieren\u00a0financiar la pr\u00f3xima soluci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0.<\/p>\n<p>Si queremos que esos proyectos prosperen, si alguna vez queremos dar pasos tangibles hacia la inteligencia general artificial, el campo tendr\u00e1 que ser mucho m\u00e1s transparente sobre lo que hace y lo que importa.<\/p>\n<p>&#8220;Tengo la esperanza de que habr\u00e1 algunas personas s\u00faper inteligentes que vendr\u00e1n con algunas ideas nuevas y no solo copiar\u00e1n lo que se est\u00e1 haciendo&#8221;, dijo Mikolov.\u00a0\u201cHoy en d\u00eda es una peque\u00f1a mejora incremental.\u00a0Pero habr\u00e1 personas inteligentes con nuevas ideas que har\u00e1n avanzar el campo &#8220;.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Futurism<\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando SOPHIA THE ROBOT se\u00a0\u00a0encendi\u00f3 por primera vez, el mundo no pod\u00eda tener suficiente.\u00a0Ten\u00eda una personalidad alegre, bromeaba con los anfitriones nocturnos, ten\u00eda expresiones faciales que hac\u00edan eco de la nuestra.\u00a0Aqu\u00ed estaba, finalmente, un robot arrancado directamente de la ciencia ficci\u00f3n, lo m\u00e1s cercano a la\u00a0verdadera\u00a0inteligencia artificial que jam\u00e1s hab\u00edamos visto. 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