{"id":21303,"date":"2021-01-13T12:39:03","date_gmt":"2021-01-13T18:39:03","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=21303"},"modified":"2021-01-13T12:39:03","modified_gmt":"2021-01-13T18:39:03","slug":"como-la-inteligencia-artificial-explicable-puede-ayudar-a-los-humanos-a-innovar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/como-la-inteligencia-artificial-explicable-puede-ayudar-a-los-humanos-a-innovar\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la inteligencia artificial explicable puede ayudar a los humanos a innovar"},"content":{"rendered":"

El campo de la inteligencia artificial ha creado computadoras que pueden\u00a0conducir autom\u00f3viles<\/a>\u00a0,\u00a0sintetizar compuestos qu\u00edmicos<\/a>\u00a0,\u00a0doblar prote\u00ednas<\/a>\u00a0y\u00a0detectar part\u00edculas de alta energ\u00eda<\/a>\u00a0a un nivel sobrehumano.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, estos algoritmos de IA no pueden explicar los procesos de pensamiento detr\u00e1s de sus decisiones.\u00a0Una computadora que\u00a0domina el plegamiento de prote\u00ednas<\/a>\u00a0y tambi\u00e9n les dice a los investigadores m\u00e1s sobre las reglas de la biolog\u00eda es mucho m\u00e1s \u00fatil que una computadora que dobla las prote\u00ednas sin explicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Por lo tanto,\u00a0los investigadores de IA como yo<\/a>\u00a0ahora estamos dirigiendo nuestros esfuerzos hacia el desarrollo de algoritmos de IA que puedan explicarse de una manera que los humanos puedan entender.\u00a0Si podemos hacer esto, creo que la IA podr\u00e1 descubrir y ense\u00f1ar a las personas nuevos hechos sobre el mundo que a\u00fan no se han descubierto, lo que conducir\u00e1 a nuevas innovaciones.<\/span><\/p>\n

Aprendiendo de la experiencia<\/span><\/h3>\n

Un campo de la IA,\u00a0llamado aprendizaje por refuerzo<\/a>\u00a0, estudia c\u00f3mo las computadoras pueden aprender de sus propias experiencias.\u00a0En el aprendizaje por refuerzo, una IA explora el mundo y recibe comentarios positivos o negativos basados \u200b\u200ben sus acciones.<\/span><\/p>\n

Este enfoque ha llevado a algoritmos que han aprendido de forma independiente a\u00a0jugar al ajedrez a un nivel sobrehumano<\/a>\u00a0y han demostrado\u00a0teoremas matem\u00e1ticos<\/a>\u00a0sin ninguna gu\u00eda humana.\u00a0En mi trabajo como\u00a0investigador de IA<\/a>\u00a0, utilizo el aprendizaje por refuerzo para crear algoritmos de IA que aprenden a\u00a0resolver acertijos como el cubo de Rubik<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

A trav\u00e9s del aprendizaje por refuerzo, las IA est\u00e1n aprendiendo de forma independiente a resolver problemas que incluso los humanos luchan por resolver.\u00a0Esto me hizo y a muchos otros investigadores pensar menos en lo que la IA puede aprender y m\u00e1s en lo que los humanos pueden aprender de la IA.\u00a0Una computadora que pueda resolver el cubo de Rubik tambi\u00e9n deber\u00eda poder ense\u00f1ar a las personas c\u00f3mo resolverlo.<\/span><\/p>\n

Mirando dentro de la caja negra<\/span><\/h3>\n

Desafortunadamente, las mentes de las IA sobrehumanas est\u00e1n actualmente fuera del alcance de los humanos.\u00a0Las IA son maestros terribles y son lo que en el mundo de la inform\u00e1tica llamamos ”\u00a0cajas negras<\/a>\u00a0“.<\/span><\/p>\n

AI simplemente escupe soluciones sin dar razones de sus soluciones.\u00a0Los cient\u00edficos inform\u00e1ticos han intentado durante\u00a0d\u00e9cadas abrir esta caja negra<\/a>\u00a0, y una investigaci\u00f3n reciente ha demostrado que muchos algoritmos de IA realmente piensan de manera similar a los humanos.\u00a0Por ejemplo, una computadora entrenada para reconocer animales aprender\u00e1 sobre diferentes tipos de ojos y o\u00eddos y reunir\u00e1 esta informaci\u00f3n\u00a0para identificar correctamente al animal<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

El esfuerzo por abrir la caja negra se llama\u00a0IA explicable<\/a>\u00a0.\u00a0Mi grupo de investigaci\u00f3n<\/a>\u00a0en el Instituto de IA de la Universidad de Carolina del Sur est\u00e1 interesado en desarrollar una IA explicable.\u00a0Para lograr esto, trabajamos mucho con el cubo de Rubik.<\/span><\/p>\n

El cubo de Rubik es b\u00e1sicamente un\u00a0problema de<\/a>\u00a0b\u00fasqueda de caminos: encuentre un camino desde el punto A, un cubo de Rubik revuelto, hasta el punto B, un cubo de Rubik resuelto.\u00a0Otros problemas de b\u00fasqueda de caminos incluyen la navegaci\u00f3n, la demostraci\u00f3n de teoremas y la s\u00edntesis qu\u00edmica.<\/span><\/p>\n

Mi laboratorio ha creado un sitio web donde cualquiera puede ver c\u00f3mo nuestro\u00a0algoritmo de IA resuelve el cubo de Rubik<\/a>\u00a0;\u00a0sin embargo, una persona tendr\u00eda dificultades para aprender a resolver el cubo desde este sitio web.\u00a0Esto se debe a que la computadora no puede decirle la l\u00f3gica detr\u00e1s de sus soluciones.<\/span><\/p>\n

Las soluciones del cubo de Rubik se pueden dividir en unos pocos pasos generalizados; el primer paso, por ejemplo, podr\u00eda ser formar una cruz, mientras que el segundo paso podr\u00eda ser colocar las piezas de las esquinas en su lugar.\u00a0Si bien el cubo de Rubik en s\u00ed tiene m\u00e1s de 10 a la 19 combinaci\u00f3n de potencias posibles, una gu\u00eda generalizada paso a paso es muy f\u00e1cil de recordar y es aplicable en muchos escenarios diferentes.<\/span><\/p>\n

Abordar un problema dividi\u00e9ndolo en pasos suele ser la forma predeterminada en que las personas se explican las cosas entre s\u00ed.\u00a0El cubo de Rubik encaja naturalmente en este marco paso a paso, lo que nos da la oportunidad de abrir la caja negra de nuestro algoritmo m\u00e1s f\u00e1cilmente.\u00a0La creaci\u00f3n de algoritmos de IA que tengan esta capacidad podr\u00eda permitir a las personas colaborar con la IA y dividir una amplia variedad de problemas complejos en pasos f\u00e1ciles de entender.<\/span><\/p>\n

\n
\"Una<\/a><\/span>
Un enfoque de refinamiento paso a paso puede facilitar que los humanos comprendan por qu\u00e9 las IA hacen las cosas que hacen.\u00a0Bosque Agostinelli,\u00a0CC BY-ND<\/a><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n

La colaboraci\u00f3n conduce a la innovaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

Nuestro proceso comienza con el uso de la propia intuici\u00f3n para definir un plan paso a paso pensado para resolver potencialmente un problema complejo.\u00a0Luego, el algoritmo analiza cada paso individual y brinda retroalimentaci\u00f3n sobre qu\u00e9 pasos son posibles, cu\u00e1les son imposibles y las formas en que se podr\u00eda mejorar el plan.\u00a0Luego, el ser humano refina el plan inicial utilizando los consejos de la IA, y el proceso se repite hasta que se resuelve el problema.\u00a0La esperanza es que la persona y la IA eventualmente converjan en una especie de entendimiento mutuo.<\/span><\/p>\n

Actualmente, nuestro algoritmo es capaz de considerar un plan humano para resolver el Cubo de Rubik, sugerir mejoras al plan, reconocer planes que no funcionan y encontrar alternativas que s\u00ed.\u00a0Al hacerlo, brinda retroalimentaci\u00f3n que conduce a un plan paso a paso para resolver el Cubo de Rubik que una persona puede entender.\u00a0El siguiente paso de nuestro equipo es construir una interfaz intuitiva que permitir\u00e1 que nuestro algoritmo ense\u00f1e a las personas c\u00f3mo resolver el cubo de Rubik.\u00a0Nuestra esperanza es generalizar este enfoque a una amplia gama de problemas de b\u00fasqueda de caminos.<\/span><\/p>\n

Las personas son intuitivas de una manera incomparable con cualquier IA, pero las m\u00e1quinas son mucho mejores en su poder computacional y rigor algor\u00edtmico.\u00a0Este ir y venir entre el hombre y la m\u00e1quina utiliza los puntos fuertes de ambos.\u00a0Creo que este tipo de colaboraci\u00f3n arrojar\u00e1 luz sobre problemas no resueltos anteriormente en todo, desde la qu\u00edmica hasta las matem\u00e1ticas, lo que conducir\u00e1 a nuevas soluciones, intuiciones e innovaciones que, de otro modo, podr\u00edan haber estado fuera de alcance.\"La<\/span><\/p>\n

Este art\u00edculo se vuelve a publicar de\u00a0The Conversation<\/a>\u00a0bajo una licencia Creative Commons.\u00a0Lea\u00a0el\u00a0art\u00edculo original<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Agostinelli, F. (2021, 13 enero). How Explainable Artificial Intelligence Can Help Humans Innovate. Recuperado 13 de enero de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/01\/13\/how-explainable-artificial-intelligence-can-help-humans-innovate\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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