Cómo definir la Inteligencia Artificial ? #AI #IA

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Como probablemente haya notado, la IA es actualmente un “tema candente”: la cobertura de los medios y la discusión pública sobre la IA es casi imposible de evitar. Sin embargo, también puede haber notado que AI significa cosas diferentes para diferentes personas. Para algunos, la IA se trata de formas de vida artificiales que pueden superar la inteligencia humana, y para otros, casi cualquier tecnología de procesamiento de datos puede llamarse AI.

Para establecer la escena, por así decirlo, discutiremos qué es la IA, cómo se puede definir y qué otros campos o tecnologías están estrechamente relacionados. Sin embargo, antes de hacerlo, destacaremos tres aplicaciones de IA que ilustran diferentes aspectos de la IA. Volveremos a cada uno de ellos a lo largo del curso para profundizar nuestra comprensión.

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Aplicación 1. Autos sin conductor

Los autos autónomos requieren una combinación de técnicas de IA de muchos tipos: búsqueda y planificación para encontrar la ruta más conveniente de A a B, visión por computadora para identificar obstáculos y toma de decisiones bajo incertidumbre para hacer frente al complejo y dinámico entorno. Cada uno de estos debe funcionar con una precisión casi perfecta para evitar accidentes.

Las mismas tecnologías también se utilizan en otros sistemas autónomos, como robots de entrega, drones voladores y barcos autónomos.

Implicaciones: la seguridad vial debería mejorar a medida que la fiabilidad de los sistemas supere el nivel humano. La eficiencia de las cadenas logísticas al mover mercancías debería mejorar. Los humanos pasan a una función de supervisión, vigilando lo que sucede mientras las máquinas se encargan de la conducción. Dado que el transporte es un elemento tan crucial en nuestra vida diaria, es probable que también haya algunas implicaciones en las que aún no hemos pensado.

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Aplicación 2. Recomendación de contenido

Mucha de la información que encontramos en el transcurso de un día típico es personalizada. Los ejemplos incluyen Facebook, Twitter, Instagram y otros contenidos de redes sociales; anuncios en línea; recomendaciones musicales en Spotify; recomendaciones de películas en Netflix, HBO y otros servicios de transmisión. Muchos editores en línea, como los sitios web de periódicos y compañías de transmisión, así como los motores de búsqueda como Google, también personalizan el contenido que ofrecen.

Si bien la portada de la versión impresa del New York Times o China Daily es la misma para todos los lectores, la portada de la versión en línea es diferente para cada usuario. Los algoritmos que determinan el contenido que ves están basados ​​en IA.

Implicaciones: si bien muchas empresas no quieren revelar los detalles de sus algoritmos, conocer los principios básicos lo ayuda a comprender las posibles implicaciones: estas implican las llamadas burbujas de filtro, cámaras de eco, fábricas de trolls, noticias falsas y nuevas formas de propaganda

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Aplicación 3. Procesamiento de imagen y video

El reconocimiento facial ya es un producto utilizado en muchas aplicaciones de clientes, negocios y gobiernos, como organizar sus fotos según las personas, etiquetar automáticamente en las redes sociales y controlar el pasaporte. Se pueden usar técnicas similares para reconocer otros automóviles y obstáculos alrededor de un automóvil autónomo, o para estimar las poblaciones de vida silvestre , solo por nombrar algunos ejemplos.

La IA también se puede usar para generar o alterar contenido visual. Los ejemplos que ya están en uso hoy en día incluyen la transferencia de estilos, mediante la cual puede adaptar sus fotos personales para que parezcan pintadas por Vincent van Gogh, y personajes generados por computadora en imágenes en movimiento como Avatar , El señor de los anillos y animaciones populares de Pixar donde Los personajes animados replican gestos hechos por actores humanos reales.

Implicaciones: cuando tales técnicas avancen y estén más ampliamente disponibles, será fácil crear videos falsos de eventos de aspecto natural que sean imposibles de distinguir de las imágenes reales. Esto desafía la noción de que “ver para creer”.

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¿Qué es y qué no es IA? ¡No es una pregunta fácil!

La popularidad de la IA en los medios se debe en parte al hecho de que las personas han comenzado a usar el término cuando se refieren a cosas que solían llamarse con otros nombres. Puede ver casi cualquier cosa, desde estadísticas y análisis de negocios hasta reglas codificadas manualmente si-entonces llamadas IA. ¿Por qué esto es tan? ¿Por qué la percepción pública de la IA es tan nebulosa? Veamos algunas razones.

Razón 1: no hay una definición acordada oficialmente

Incluso los investigadores de IA no tienen una definición exacta de IA. El campo se redefine constantemente cuando algunos temas se clasifican como no AI y surgen nuevos temas.

Hay una vieja broma (geek) de que la IA se define como “cosas geniales que las computadoras no pueden hacer”. La ironía es que, según esta definición, la IA nunca puede progresar: tan pronto como encontramos una manera de hacer algo genial con una computadora, deja de ser un problema de IA. Sin embargo, hay un elemento de verdad en esta definición. Hace cincuenta años, por ejemplo, se consideraba que los métodos automáticos de búsqueda y planificación pertenecían al dominio de la IA. Hoy en día, estos métodos se enseñan a todos los estudiantes de informática. Del mismo modo, ciertos métodos para procesar información incierta se están entendiendo tan bien que es probable que se trasladen de la IA a las estadísticas o la probabilidad muy pronto.

Razón 2: el legado de la ciencia ficción

La confusión sobre el significado de AI se agrava por las visiones de AI presentes en varias obras literarias y cinematográficas de ciencia ficción. Las historias de ciencia ficción a menudo presentan sirvientes humanoides amigables que proporcionan factoides demasiado detallados o diálogos ingeniosos, pero a veces pueden seguir los pasos de Pinocho y comenzar a preguntarse si pueden convertirse en humanos. Otra clase de seres humanoides en ciencia ficción defienden motivos siniestros y se vuelven contra sus amos en la línea de viejos cuentos de aprendices de brujo, volviendo al Golem de Praga y más allá.

A menudo, la robustez de tales criaturas es solo una delgada capa encima de un agente muy humano, lo que es comprensible ya que la mayoría de la ficción, incluso la ciencia ficción, debe ser identificable por lectores humanos que de lo contrario estarían alienados por una inteligencia demasiado diferente y extraña. . Por lo tanto, la mayoría de la ciencia ficción se lee mejor como metáfora de la condición humana actual, y los robots podrían verse como sustitutos de sectores reprimidos de la sociedad, o tal vez nuestra búsqueda del significado de la vida.

Razón 3: lo que parece fácil es realmente difícil …

Otra fuente de dificultad para comprender la IA es que es difícil saber qué tareas son fáciles y cuáles son difíciles. Mire a su alrededor y recoja un objeto en su mano, luego piense en lo que hizo: usó sus ojos para escanear su entorno, descubrió dónde hay algunos objetos adecuados para recoger, eligió uno de ellos y planeó una trayectoria para que su mano llegue a ese, luego movió su mano contrayendo varios músculos en secuencia y logró apretar el objeto con la cantidad justa de fuerza para mantenerlo entre sus dedos.

Puede ser difícil apreciar lo complicado que es todo esto, pero a veces se hace visible cuando algo sale mal: el objeto que eliges es mucho más pesado o más liviano de lo que esperabas, o alguien más abre una puerta justo cuando estás agarrando la manija, y luego puedes encontrarte seriamente fuera de balance. Por lo general, este tipo de tareas se siente sin esfuerzo, pero ese sentimiento desmiente millones de años de evolución y varios años de práctica infantil.

Si bien es fácil para usted, agarrar objetos con un robot es extremadamente difícil, y es un área de estudio activo. Ejemplos recientes incluyen el proyecto de agarre robótico de Google y un robot de recolección de coliflor .

… y lo que parece difícil es realmente fácil

Por el contrario, las tareas de jugar al ajedrez y resolver ejercicios matemáticos pueden parecer muy difíciles, ya que requieren años de práctica para dominar e involucrar nuestras “facultades superiores” y nuestro pensamiento consciente concentrado. No es de extrañar que algunas investigaciones iniciales sobre IA se concentraran en este tipo de tareas, y puede haber parecido en el momento que encapsulan la esencia de la inteligencia.

Desde entonces, resultó que jugar ajedrez es muy adecuado para las computadoras, que pueden seguir reglas bastante simples y calcular muchas secuencias de movimiento alternativas a una velocidad de miles de millones de cálculos por segundo. Las computadoras derrotaron al actual campeón mundial humano en ajedrez en los famosos partidos Deep Blue vs Kasparoven 1997. ¡Podrías haber imaginado que el problema más difícil fue agarrar las piezas y moverlas en el tablero sin tirarlo! Estudiaremos las técnicas que se utilizan para jugar juegos como el ajedrez o el tic-tac-toe en el Capítulo 2.

Del mismo modo, mientras que el dominio profundo de las matemáticas requiere (lo que parece) intuición humana e ingenio, muchos (pero no todos) ejercicios de un curso típico de escuela secundaria o universidad se puede resolver aplicando una calculadora y un conjunto simple de reglas.

Entonces, ¿cuál sería una definición más útil?

Un intento de una definición más útil que la broma de “lo que las computadoras aún no pueden hacer” sería enumerar las propiedades que son características de la IA, en este caso, la autonomía y la adaptabilidad.

Terminología clave

Autonomía

La capacidad de realizar tareas en entornos complejos sin la guía constante de un usuario.

Adaptabilidad

La capacidad de mejorar el rendimiento aprendiendo de la experiencia.

Las palabras pueden ser engañosas

Al definir y hablar sobre IA, debemos ser cautelosos, ya que muchas de las palabras que usamos pueden ser bastante engañosas. Ejemplos comunes son el aprendizaje, la comprensión y la inteligencia.

Bien puede decir, por ejemplo, que un sistema es inteligente, tal vez porque entrega instrucciones de navegación precisas o detecta signos de melanoma en fotografías de lesiones cutáneas. Cuando escuchamos algo como esto, la palabra “inteligente” sugiere fácilmente que el sistema es capaz de realizar cualquier tarea que una persona inteligente pueda realizar: ir al supermercado y cocinar, lavar y doblar la ropa, etc.

Del mismo modo, cuando decimos que un sistema de visión por computadora entiende las imágenes porque es capaz de segmentar una imagen en objetos distintos, como otros automóviles, peatones, edificios, la carretera, etc., la palabra “entender” sugiere fácilmente que el sistema también entiende que incluso si una persona usa una camiseta que tiene una foto de una carretera impresa, no está bien conducir en esa carretera (y sobre la persona).

En los dos casos anteriores, estaríamos equivocados.

Nota

Cuidado con las ‘palabras de maleta’

Marvin Minsky , un científico cognitivo y uno de los mejores pioneros en IA, acuñó el término palabra de maleta para términos que tienen un montón de significados diferentes que aparecen incluso si pretendemos solo uno de ellos. El uso de dichos términos aumenta el riesgo de interpretaciones erróneas como las anteriores.

Es importante darse cuenta de que la inteligencia no es una dimensión única como la temperatura. Puede comparar la temperatura de hoy con la de ayer, o la temperatura en Helsinki con la de Roma, y ​​decir cuál es más alta y cuál es más baja. Incluso tenemos una tendencia a pensar que es posible clasificar a las personas con respecto a su inteligencia; eso es lo que se supone que debe hacer el coeficiente intelectual (IQ). Sin embargo, en el contexto de la IA, es obvio que los diferentes sistemas de IA no se pueden comparar en un solo eje o dimensión en términos de su inteligencia. ¿Es un algoritmo de juego de ajedrez más inteligente que un filtro de spam, o es un sistema de recomendación de música más inteligente que un auto sin conductor? Estas preguntas no tienen sentido. Esto se debe a que la inteligencia artificial es estrecha (nosotros ‘

¿Por qué puedes decir “una pizca de IA” pero no “una IA”?

La clasificación en IA frente a no IA no es una clara dicotomía sí-no: aunque algunos métodos son claramente IA y otros claramente no son IA, también hay métodos que involucran una pizca de IA, como una pizca de sal. Por lo tanto, a veces sería más apropiado hablar sobre la “inteligencia artificial” (como en la felicidad o la genialidad) en lugar de discutir si algo es IA o no.

Nota

“AI” no es un sustantivo contable

Cuando hablamos de IA, nos gustaría desalentar el uso de AI como un sustantivo contable: una IA, dos IA, etc. La IA es una disciplina científica, como las matemáticas o la biología. Esto significa que la IA es una colección de conceptos, problemas y métodos para resolverlos.

Debido a que la IA es una disciplina, no debes decir “una IA”, al igual que no decimos “una biología”. Este punto también debería ser bastante claro cuando intentes decir algo como “necesitamos más inteligencias artificiales”. Eso suena mal, ¿no? (Nos hace a nosotros).

A pesar de nuestro desánimo, el uso de IA como sustantivo contable es común. Tomemos, por ejemplo, el titular Los datos de dispositivos portátiles ayudaron a enseñar a una IA a detectar signos de diabetes , que de otra manera es un titular bastante bueno, ya que enfatiza la importancia de los datos y deja en claro que el sistema solo puede detectar signos de diabetes en lugar de hacer diagnósticos y decisiones de tratamiento. Y definitivamente nunca debería decir algo como la inteligencia artificial de Google construyó una IA que supera a cualquier hecho por humanos , que es uno de los titulares de IA más engañosos de todos los tiempos que hemos visto (tenga en cuenta que el titular no es de Google Research) .

El uso de AI como sustantivo contable, por supuesto, no es un gran problema si lo que se dice tiene sentido, pero si desea hablar como un profesional, evite decir “una IA” y, en su lugar, diga “un método de IA “.

Bibliografía: https://course.elementsofai.com/1/1