Como hacer inteligencia artificial
Tensorflow
El peligro de hacer que las máquinas artificialmente inteligentes cumplan nuestras órdenes es que no seamos lo suficientemente cuidadosos con lo que deseamos. Las líneas de código que animan a estas máquinas carecen inevitablemente de matices, se olvidan de explicar las advertencias y acaban dando a los sistemas de IA objetivos e incentivos que no se ajustan a nuestras verdaderas preferencias.
El filósofo de Oxford Nick Bostrom planteó en 2003 un experimento mental ya clásico que ilustra este problema. Bostrom imaginó un robot superinteligente, programado con el objetivo aparentemente inocuo de fabricar clips. El robot acaba convirtiendo el mundo entero en una gigantesca fábrica de clips.
El ejemplo más alarmante es uno que afecta a miles de millones de personas. YouTube, con el objetivo de maximizar el tiempo de visualización, despliega algoritmos de recomendación de contenidos basados en la IA. Hace dos años, informáticos y usuarios empezaron a notar que el algoritmo de YouTube parecía lograr su objetivo recomendando contenidos cada vez más extremos y conspiranoicos. Una investigadora informó de que, después de ver imágenes de los mítines de la campaña de Donald Trump, YouTube le ofrecía a continuación vídeos con «diatribas de supremacistas blancos, negaciones del Holocausto y otros contenidos perturbadores». El enfoque del algoritmo para subir de nivel fue más allá de la política, dijo: «Los vídeos sobre el vegetarianismo llevaron a vídeos sobre el veganismo. Los vídeos sobre jogging llevaron a vídeos sobre correr ultramaratones». Como resultado, la investigación sugiere que el algoritmo de YouTube ha estado ayudando a polarizar y radicalizar a la gente y a difundir información errónea, sólo para mantenernos mirando. «Si estuviera planificando las cosas, probablemente no habría hecho de ese el primer caso de prueba de cómo vamos a desplegar esta tecnología a escala masiva», dijo Dylan Hadfield-Menell, investigador de IA en la Universidad de California, Berkeley.
Visión por ordenador
Saltar al contenido Una pequeña figura de palo con una cabeza en forma de cuña se arrastra por la pantalla. Se mueve medio agachado, arrastrando una rodilla por el suelo. Está caminando. Más o menos. Pero Rui Wang está encantado. «Todos los días entro en mi oficina y abro el ordenador, y no sé qué esperar», dice. Investigador de inteligencia artificial en Uber, a Wang le gusta dejar el Paired Open-Ended Trailblazer, una pieza de software que ayudó a desarrollar, funcionando en su portátil durante la noche. POET es una especie de dojo de entrenamiento para robots virtuales. Hasta ahora, no están aprendiendo a hacer mucho. Estos agentes de la IA no juegan al Go, ni detectan signos de cáncer, ni doblan proteínas, sino que intentan navegar por un tosco paisaje de dibujos animados con vallas y barrancos sin caerse.
La IA de DeepMind predice casi con exactitud cuándo y dónde va a lloverLa empresa trabajó con los meteorólogos del Reino Unido para crear un modelo que fuera mejor para hacer predicciones a corto plazo que los sistemas existentes.
Cómo crear una ia desde cero
Lemonade es una de las OPVs más calientes de este año y una de las razones principales es la fuerte inversión de la compañía en IA (Inteligencia Artificial). La empresa ha utilizado esta tecnología para desarrollar bots que gestionen la compra de pólizas y la gestión de siniestros.
«La selección del modelo adecuado comienza con la obtención de una comprensión profunda de lo que la organización desea lograr», dijo Shadi Sifain, que es el gerente senior de ciencia de datos y análisis predictivo en Paychex. «La selección del modelo adecuado a menudo también implica equilibrar una serie de requisitos que incluyen el rendimiento del modelo, la precisión, la interpretabilidad y la potencia de cálculo, entre otros factores».
Es importante darse cuenta de que se necesita el tipo de datos adecuado para determinados modelos. En todo caso, éste es uno de los mayores retos en el proceso de desarrollo de la IA. «Por término medio, el proceso de preparación de los datos tarda 2 veces o, en algunos casos, 3 veces más que el diseño del algoritmo de aprendizaje automático», afirma Valeria Sadovykh, responsable de tecnologías emergentes en PwC Labs.
Cómo hacer tu propio asistente ai
¿Estás pensando en Chappie, Terminator y Lucy? Los robots inteligentes y autoconscientes están más cerca de ser una realidad de lo que crees. Desarrollar sistemas informáticos que igualen o superen la inteligencia humana es el quid de la inteligencia artificial. La Inteligencia Artificial (IA) es el estudio de las ciencias de la computación que se centra en el desarrollo de software o máquinas que exhiben inteligencia humana. Una definición bastante sencilla, ¿verdad?
Los principales objetivos de la IA son la deducción y el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el aprendizaje, la percepción y la capacidad de manipular y mover objetos. Los objetivos a largo plazo de la investigación en IA incluyen lograr la creatividad, la inteligencia social y la inteligencia general (a nivel humano).
La IA ha influido mucho en diferentes sectores que quizá no reconozcamos. Ray Kurzweil dice que «muchos miles de aplicaciones de IA están profundamente integradas en la infraestructura de cada industria». John McCarthy, uno de los fundadores de la IA, dijo una vez que «en cuanto funciona, ya nadie la llama IA».
