Video: Asumir la Singularidad 1/2- Pilar Marimon (Noviembre 2024)
Como ha sido en casi todas las conferencias a las que asistí este año, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático fueron temas importantes en la conferencia Techonomy 2016 de la semana pasada. Además de las discusiones ahora estándar sobre hacia dónde se dirige la IA, una charla de Ray Kurzweil y una conversación sobre hacia dónde pueden dirigirse los vehículos autónomos, la conferencia incluyó una discusión y videos de interfaces directas de máquina a cerebro que estaban entre las más Cosas interesantes que he visto todo el año.
Circuitos de la mente
Esos videos geniales vinieron de Justin Sanchez de la Oficina de Tecnologías Biológicas de DARPA. Mostró un video de un brazo robótico controlado por la mente, que fue fascinante, antes de pasar a discutir una interfaz neural directa, en la que la memoria de la computadora está conectada directamente a un cerebro con lesiones cerebrales traumáticas. Sánchez luego mostró un video convincente en el que se le pide a un paciente que memorice una docena de palabras comunes; normalmente el paciente puede recordar más tarde solo tres palabras, pero cuando está conectado al sistema, puede recordar las doce.
Sánchez advirtió que estos son días muy tempranos para el programa. Está diseñado para restaurar las funciones cerebrales al personal militar que ha pagado ese precio por nuestro país, pero dijo que hay muchos aspectos interesantes. El trabajo ha comenzado con bastidores de computadoras; El objetivo es trabajar hacia sistemas miniaturizados que puedan ser implantables. Como parte de este esfuerzo, el programa busca obtener una comprensión más amplia de las funciones cognitivas del cerebro.
Sánchez se unió a un panel de Leslie Valiant de la Universidad de Harvard, quien describió lo que llamó la "era del ecoritmo", que combina algoritmos que aprenden del entorno, el aprendizaje automático supervisado y la evolución biológica. Valiant dijo que la evolución darwiniana es básicamente un tipo de aprendizaje automático supervisado.
Señaló que todavía hay muchas cosas que no sabemos sobre la función cerebral, como cuántas neuronas se necesitan para recordar lo que desayunó. Sánchez señaló que estamos aprendiendo más sobre el cerebro y también sobre cómo se distribuye la memoria en todo el cerebro.
Ambos acordaron que si bien el aprendizaje automático supervisado podría funcionar para iniciar algoritmos para aumentar el cerebro, eventualmente se necesitarán otras técnicas como el aprendizaje de refuerzo. Un algoritmo fijo no funcionará a largo plazo para la vida cotidiana, dijo Sánchez. En cambio, tendrá que adaptarse.
Hacia la singularidad y la IA ética
En un discurso de cena, el inventor y autor Ray Kurzweil, quien ahora trabaja en IA para Google, reiteró su predicción de que para 2029 una computadora tendrá suficientes habilidades y conocimientos de idiomas en una amplia gama de temas para permitirle pasar una prueba de Turing de valor. Para 2035, Kurzweil cree que podremos conectar computadoras directamente a nuestra neocorteza para expandir nuestra memoria, y para 2045, tendremos computadoras mil millones de veces más poderosas que cualquier humano, un desarrollo que él llama The Singularity.
Kurzweil dijo que el gran avance en inteligencia artificial en los últimos años ha sido el desarrollo de redes neuronales de múltiples capas, pero señaló que los sistemas actuales requieren una gran cantidad de datos. "La vida comienza con mil millones de ejemplos", bromeó sobre los sistemas actuales, y dijo que un gran desafío ha sido desarrollar sistemas informáticos que puedan aprender de pequeñas cantidades de datos.
Benjamin H. Bratton, de la Universidad de California, San Diego, y Vivienne Ming, de Socos, se unieron a Kurzweil en un panel, y destacaron que las IA y los humanos trabajarán juntos en el futuro. El libro de Bratton, The Stack, habla sobre cómo los recientes avances en informática, incluida la automatización, están creando una "megaestructura accidental" que es tanto un aparato computacional como una nueva arquitectura de gobierno. Ming habló sobre la IA que aumenta a los humanos y la necesidad de construir un mundo donde las personas creen activamente cosas nuevas.
En otra sesión, Francesca Rossi, del Centro de Investigación TJ Watson de IBM, habló sobre la necesidad de una "IA ética" y dijo que debemos discutir qué reglas deben regir las IA. Esta discusión debe incluir no solo a las 5 principales compañías en las que las personas piensan cuando hablan de IA, sino a todos, especialmente a las personas que implementan IA en el mundo real. El objetivo es generar confianza durante un período de tiempo, no solo una vez, dijo.
Vehículos autónomos en ecosistemas sensibles
En un panel sobre "ecosistemas sensibles", el vicepresidente de investigación de Ford Motor Company, Ken Washington, dijo que hay una promesa de vehículos autónomos y vehículos inteligentes que nos conocen, basados en radar, lidar, cámaras, micrófonos y otros sensores que pueden procesar y responder. Sin embargo, aunque el progreso está ocurriendo muy rápidamente, todavía no estamos allí. Por ejemplo, Washington describió un automóvil que automáticamente enciende la calefacción cuando hace frío afuera.
Dijo que hay dos "baches" en el camino hacia esta visión: seguridad cibernética y privacidad, que él ve como dos cuestiones distintas. Washington dijo que los consumidores deberán poder confiar en que un automóvil autónomo hará cosas buenas por ellos, y confía en que los automóviles autónomos pueden ser más seguros que un conductor humano, y señaló que 30, 000 personas mueren al año en accidentes automovilísticos. Washington también dijo que las compañías deben tener claro que el consumidor posee sus datos y les otorga a las compañías automotrices permiso para usarlos para propósitos particulares. Ford nunca venderá sus datos, dijo, pero los usará para mantenerlo a salvo y brindarle una mejor experiencia. Ford planea ofrecer una producción de alto volumen de vehículos para compartir viajes en 2021, con 100 vehículos de prueba en la carretera para 2018.
Claire Delaunay, de la compañía de camiones autónomos Otto (ahora parte de Uber), dijo que un problema ha sido cómo un vehículo autónomo toma una decisión. Dijo que los vehículos solo pueden ver las cosas que les enseñas a ver, por lo que deben seguir aprendiendo. El cofundador de Sentient Technologies, Babak Hodjat, dijo que debido a que tales sistemas tienen un registro que contiene los datos utilizados en cada decisión cuando ocurren accidentes, los accidentes futuros pueden potencialmente prevenirse. "No podemos hacer eso con un humano", señaló.
