GPT-3, creado por el laboratorio de investigación OpenAI, está provocando revuelo en Silicon Valley.
La famosa organización sin ánimo de lucro enfocada en la investigación sobre Inteligencia Artificial fundada por Elon Musk, y en la que empresas como Microsoft han invertido cientos de millones de dólares, acaba de publicar uno de sus proyectos más impresionantes hasta la fecha; se lanzó el servicio en versión beta el mes pasado y se ha ido ampliando gradualmente el acceso. La semana pasada, el servicio se volvió viral entre los empresarios e inversores, que con entusiasmo se dirigieron a Twitter para compartir y discutir los resultados de la producción de GPT-3 para generar memes, poemas, tweets y hasta composiciones de guitarra.
GPT-3 es el modelo de lenguaje más poderoso de la historia. Su predecesor, GPT-2, lanzado el año pasado, ya podía generar flujos de texto convincentes en una variedad de estilos diferentes cuando se le solicitó una oración inicial, y había demostrado ser algo controvertido debido a su capacidad para crear artículos de «noticias falsas» extremadamente realistas y coherentes basados en algo tan simple como una oración inicial. Pero GPT-3 es un gran salto adelante. El modelo tiene 175 mil millones de parámetros (los valores que una red neuronal intenta optimizar durante el entrenamiento), en comparación con los ya enormes 1,5 mil millones de GPT-2.
GPT-3, tercera generación del Transformador preformado generativo utiliza el aprendizaje automático para traducir texto, responder preguntas y escribir texto de forma predictiva, consiguiendo que textos complejos sean más comprensibles. Funciona mediante el análisis de una secuencia de palabras, texto u otros datos, luego se expande en estos ejemplos para producir una salida completamente original en forma de un artículo o una imagen.
Después de publicar originalmente su investigación GPT-3 en mayo, OpenAI dio a miembros seleccionados, acceso al modelo la semana pasada a través de una API (Interfaz de programación de aplicaciones). Y en los últimos días, una serie de muestras de texto generadas por GPT-3 han comenzado a circular ampliamente en las redes sociales.
Uno de los ejemplos más interesantes proviene del director de Founders Fund, Delian Asparouhov, ex socio de Khosla Ventures, quien alimentó con el algoritmo GPT-3 la mitad de un memorandum de inversión que había escrito y publicado en el sitio web de su compañía. GPT-3 fue capaz de generar no solo párrafos de texto adicionales coherentes, sino que también pudo seguir el formato anterior de tal manera que casi no se distinguía del texto original escrito por humanos.
GPT-3 también consiguió engañar a los miembros del foro de Bitcointalk para que creyeran que sus comentarios eran genuinos. En varios puntos del texto, GPT-3 también describe varios casos de uso posibles para modelos de predicción del lenguaje, y señala que podrían usarse para «noticias falsas,» periodismo investigado, «publicidad, política y propaganda». El texto era bastante perfecto, los únicos defectos eran una tabla que faltaba y varias capturas de pantalla omitidas a las que se hacía referencia. El texto se generó usando solo un título, un puñado de etiquetas y un breve resumen.
OpenAI proporciona acceso a la API GPT-3 solo por invitación, y hay una larga lista de espera para la versión paga, que se lanzará en aproximadamente dos meses, para lo que muchos apuntan como un modelo de lenguaje con un potencial disruptivo comparable al de la tecnología blockchain.
Nadie los ve. Están ahí. Nos gobiernan. Llevan tiempo entre nosotros, pero sólo ahora hemos empezado a percibir su existencia. Son los algoritmos de aprendizaje automático (AAA). Un algoritmo, en general, podría definirse como un “conjunto de instrucciones lógicas para resolver un problema genérico concreto”. De manera simplificada, un AAA consiste en redes neuronales virtuales que, de forma parecida a como aprendemos los humanos, a medida que van procesando los resultados que provocan diferentes reacciones ante una situación, van anticipando cómo responder ante futuras casuísticas. Es decir, la máquina, literalmente, “aprende”. Ya habrán escuchado el concepto de machine learning.
En la actualidad, los AAA están por todas partes, aunque no los veamos. Piensan y deciden por nosotros. Nos influyen cuando compramos en Amazon, por ejemplo; nos filtran, mejor dicho, deciden por nosotros y nos muestran lo que queremos ver en Google o Netflix, nos ayudan a encontrar pareja en Tinder o incluso orientan nuestro voto político (caso de Cambridge Analityca y Facebook en EE. UU. O el Brexit), que es lo que hoy nos ocupa.
La naturaleza predictiva de algunos AAA los hace singularmente performativos o, dicho de otra forma, igual que lo que solía suceder con las encuestas electorales, el mero hecho de predecir una supuesta realidad futura, afecta a nuestro comportamiento actual y acaba provocando el escenario previsto, lo que solemos llamar profecía autocumplida.
Franchise (Sufragio Universal) es el título de una historia corta del escritor de ciencia ficción Isaac Asimov. Este cuento de 1955 narra la historia de Norman Muller, un ciudadano del Estado de Indiana, quien es seleccionado por una supercomputadora llamada Multivac para ser el único votante de las elecciones del 2008. Entre otras cosas, Multivac es capaz de elegir y decidir la nómina de gobernadores y legisladores a distintos niveles de gobierno mediante el análisis de las opiniones, ideas y reacciones de un solo ciudadano. Ese ciudadano es el representante ideal de los habitantes del país. Esta nueva forma de elegir gobernantes, nos cuenta Asimov, promete eliminar los gastos en campañas políticas y las competiciones partidarias. Pero sobre todo, permite optimizar la representación de los intereses y posiciones de los ciudadanos. Todo ello gracias al trabajo de una inteligencia artificial que es capaz de analizar las preferencias de todos los ciudadanos y elegir el votante más representativo de ese conjunto de billones de preferencias y factores relevantes.
La persona elegida no es la más inteligente, la de mayor formación política, la más afortunada, ni la más fuerte. No es la mejor ni la más buena. Nada de eso. Simplemente se trata de la persona más representativa. Una vez elegido, ese votante es interrogado por Multivac para ajustar más la información obtenida de toda la ciudadanía y, por fin, decidir los futuros gobernantes.
La historia de Asimov transcurre en 2008. Tardamos unos 10 años más para llegar a lo predicho en el cuento. Y si bien todavía no tenemos una Multivac decidiendo elecciones, lo cierto es que la política está siendo asediada por el uso e irrupción de distintas formas de inteligencia artificial. Por este motivo, no es sorprendente que muchos de los temas y problemáticas que surgen en esa vieja historia de Asimov se estén discutiendo ahora mismo; superficialmente los legos hablan de las redes sociales, pero es mucho más.
En Nueva Zelanda, por ejemplo, ya existe SAM, un político virtual “motivado por el deseo de cerrar la brecha entre lo que los políticos quieren y lo que los políticos prometen, así como sobre lo que los políticos finalmente consiguen”. Los impulsores de SAM creen que este agente de inteligencia artificial puede actuar como representante de todos los neozelandeses y generar mejores políticas públicas que los políticos de carne y hueso. A través del uso de redes sociales, SAM analiza las opiniones de los neozelandeses y el impacto de los posibles cursos de acción. Sus creadores esperan que SAM pueda competir en las elecciones de 2020. Algo similar ya ocurre en Japón con un robot llamado Michihito Matsuda. El mismo se encuentra compitiendo por las elecciones de alcalde de la ciudad japonesa de Tama.
Parte del problema de las democracias actuales radica en que los líderes políticos han perdido capacidad de liderar a la opinión pública, constituyéndose en seguidores ansiosos de trending topics y encuestas de popularidad; y de ahí a decir cualquier tontería con tal de no perder followers. De aquellos políticos que imponían la agenda de discusión hemos involucionado a políticos que se adaptan a una agenda cuidadosamente diseñada para que ellos caigan en la trampa. Consecuencia de la subestimación de la república ante la democracia, donde una mayoría se ha dado cuenta que puede vivir a costa del otro 49 %.
Entonces, ante los políticos que han perdido la capacidad de liderazgo en la formación y alteración de preferencias, la inteligencia artificial viene al rescate. Las innovaciones recientes respecto al procesamiento de lenguaje natural, hacen posible que contemos ya con textos completamente redactados por máquinas. Dichos textos “artificiales”, creados en base a una síntesis inteligente del inmenso caudal de información hoy disponible en nuestras bases de datos, podrían intentar persuadirnos y encaminarnos hacia preferencias socialmente deseables. O todo lo contrario.
Se piensa que las matemáticas son objetivas. Sin embargo, el propietario de la plataforma o el programador que diseña un algoritmo para procesar datos puede cargarlo con sus intenciones y prejuicios (derecha, izquierda, totalitario, demócrata, etc, etc) para que encuentre lo que de antemano se quería encontrar y filtre lo que no interesa.
El que nos bombardeen con publicidad personalizada es una de las aplicaciones más inocentes, aunque molesta, del análisis de datos masivos. Pero hay otras. Los algoritmos del Big Data pueden hacer que no nos seleccionen en un trabajo, que nunca nos concedan una hipoteca, que nos detengan las autoridades en un aeropuerto o que la cuota de nuestro seguro médico sea mucho más elevada. O que salga elegido presidente un títere producto de algoritmos perfectamente diseñados.
Pueden llegar a convertirse en Armas de Destrucción Matemática, tal y como las denomina la matemática y analista Cathy O´Neil, en un libro del mismo título, en el que describe cómo los modelos y algoritmos pueden empeorar la vida de las personas.
Sin darnos cuenta, quizás estamos depositando una confianza cada vez mayor en la tecnología para controlar y dirigir nuestro futuro, convencidos de una supuesta neutralidad positiva de los avances tecnológicos. Usemos nuestro cerebro para el análisis crítico y a la hora de elegir el político que dirigirá las riendas del país por los próximos 5 años. Aún podemos hacerlo.
El MIT ( por las iniciales de su nombre en inglés,Massachusetts Institute of Technology) anunció hoy un nuevo compromiso de aporte de $ 1 mil millones para abordar las oportunidades y desafíos globales que presenta la prevalencia de la computación y el aumento de la inteligencia artificial (IA).
La iniciativa marca la mayor inversión individual en computación e inteligencia artificial de una institución académica estadounidense, y ayudará a posicionar a los Estados Unidos para liderar el mundo en la preparación para la rápida evolución de la computación y la inteligencia artificial.
En el corazón de este esfuerzo del nuevo MIT estará Stephen A. Schwarzman College of Computing, hecho posible por una donación fundacional de $ 350 millones del Sr. Schwarzman, presidente, CEO y cofundador de Blackstone, un destacado administrador de activos global.
Con sede en un edificio nuevo y exclusivo en el campus de MIT, el nuevo Schwarzman College of Computing de MIT será un centro interdisciplinario para el trabajo en ciencias de la computación, inteligencia artificial, ciencia de datos y campos relacionados.
El Colegio tendrá como objetivos:
reorientar el MIT para llevar el poder de la computación y la inteligencia artificial a todos los campos de estudio en el MIT, permitiendo que el futuro de la computación y la inteligencia artificial se forme a partir de ideas de todas las otras disciplinas;
crear 50 nuevos puestos de profesores que se ubicarán tanto dentro del Colegio como en conjunto con otros departamentos en todo el MIT, casi duplicando la capacidad académica del MIT en computación e inteligencia artificial;
dar a las cinco escuelas del MIT una estructura compartida para la educación, investigación e innovación en colaboración en computación e inteligencia artificial;
educar a los estudiantes en todas las disciplinas para usar y desarrollar responsablemente las tecnologías de la información y la computación para ayudar a hacer un mundo mejor; y
Transformar la educación y la investigación en políticas públicas y consideraciones éticas relevantes para la computación y la inteligencia artificial.
Con la fundación del MIT Schwarzman College of Computing, el MIT busca fortalecer su posición como un actor internacional clave en la evolución ética y responsable de las tecnologías que están preparadas para transformar fundamentalmente a la sociedad.
En medio de un entorno geopolítico en rápida evolución que está siendo remodelado constantemente por la tecnología, el Colegio tendrá un impacto significativo en la competitividad y seguridad de los Estados Unidos.
‘A medida que la informática reconfigura nuestro mundo, el MIT tiene la intención de ayudar a garantizar que lo haga por el bien de todos’, dice el presidente del MIT, L. Rafael Reif. ‘En consonancia con el alcance de este desafío, estamos reformando el MIT. El MIT Schwarzman College of Computing constituirá un centro global para la investigación y educación en computación y una fundición intelectual para nuevas y poderosas herramientas de inteligencia artificial. Igualmente importante, el Colegio equipará a los estudiantes e investigadores en cualquier disciplina para utilizar la informática y la inteligencia artificial para avanzar en sus disciplinas y viceversa, así como para pensar críticamente sobre el impacto humano de su trabajo. Con una visión y una generosidad poco comunes, el Sr. Schwarzman está habilitando una agenda audaz que conducirá a un mundo mejor. Estoy profundamente agradecido por su compromiso con nuestra visión compartida ‘.
Stephen Schwarzman Photo courtesy of Blackstone
Stephen A. Schwarzman es presidente, director ejecutivo y cofundador de Blackstone, una de las principales firmas de inversión del mundo, con aproximadamente $ 440 mil millones en activos bajo administración. El Sr. Schwarzman es un filántropo activo con una historia de apoyo a la educación, la cultura y las artes, entre otras cosas.
Ya sea en negocios o filantropía, se ha dedicado a abordar problemas a escala global, con soluciones transformadoras y que cambian de paradigma.
Este año, donó $ 5 millones a Harvard Business School para apoyar el desarrollo de estudios de casos y otros programas que exploran las implicaciones de la IA en las industrias y los negocios. En 2015, el Sr. Schwarzman donó $ 150 millones a la Universidad de Yale para establecer el Centro Schwarzman, un centro de campus único en su tipo en el histórico edificio de los Comunes de Yale. En 2013, fundó un programa de becas internacionales altamente selectivo, Schwarzman Scholars, en la Universidad Tsinghua en Beijing para educar a los futuros líderes mundiales sobre China. Con $ 578 millones recaudados hasta la fecha, el programa se basa en la Beca Rhodes y es el mayor esfuerzo filantrópico en la historia de China que proviene en gran parte de donantes internacionales.
‘No existe una oportunidad o desafío más importante para nuestra nación que aprovechar de manera responsable el poder de la inteligencia artificial para que podamos seguir siendo competitivos a nivel mundial y lograr avances que mejoren a toda nuestra sociedad’, dice Schwarzman. “Nos enfrentamos a preguntas fundamentales sobre cómo garantizar que los avances tecnológicos beneficien a todos, especialmente a los más vulnerables a los cambios radicales que la AI traerá inevitablemente a la naturaleza de la fuerza laboral.
‘La iniciativa del MIT ayudará a Estados Unidos a resolver estos desafíos y continuar liderando en computación e inteligencia artificial durante todo el siglo XXI y más allá’.
‘Como uno de los líderes mundiales en innovación tecnológica, MIT tiene la experiencia adecuada y los valores correctos para servir como el’ verdadero norte ‘de AI en busca de las respuestas que necesitamos con urgencia’, agrega Schwarzman. “Con la capacidad de reunir a las mejores mentes en investigación, desarrollo y ética de la inteligencia artificial, la educación superior se encuentra en una posición única para ser la incubadora para resolver estos desafíos de manera que los sectores privado y público no pueden por sí solos».
Nuestra esperanza es que esta iniciativa ambiciosa sirva como un llamamiento para nuestro gobierno de que la inversión financiera masiva en IA es necesaria para garantizar que Estados Unidos tenga una voz líder en la configuración del futuro de estas tecnologías poderosas y transformadoras ‘.
Nueva universidad, estructura, edificio, y facultad
El MIT Schwarzman College of Computing representa el cambio estructural más significativo para el MIT desde principios de la década de 1950, que vio el establecimiento de escuelas para la administración y para las humanidades y las ciencias sociales:
Está previsto que el Colegio abra sus puertas en septiembre de 2019, y que la construcción de un nuevo edificio para el Colegio esté terminada en 2022.
Se crearán cincuenta nuevos puestos de profesorado: 25 para ser nombrados para avanzar en informática en el Colegio y 25 para ser designados conjuntamente en el Colegio y los departamentos de todo el MIT.
Se establecerá un nuevo decanato para el Colegio.
Potenciar el seguimiento de la misión del MIT.
El MIT Schwarzman College of Computing aspirará a la excelencia en las tres áreas principales de trabajo del MIT: educación, investigación e innovación:
El Colegio enseñará a los estudiantes los fundamentos de la informática en general y proporcionará planes de estudio integrados diseñados para satisfacer el alto nivel de interés en las carreras de ciencias de la computación con otras disciplinas, y en el aprendizaje de cómo el aprendizaje automático y la ciencia de datos pueden aplicarse a una variedad de campos.
Buscará permitir avances a lo largo de todo el espectro de la investigación, desde una investigación fundamental basada en la curiosidad hasta la investigación sobre aplicaciones listas para el mercado, en una amplia gama de departamentos, laboratorios, centros e iniciativas del MIT.
‘Como socio del MIT para dar forma al futuro de la IA, IBM está entusiasmada con esta nueva iniciativa’, dice Ginni Rometty, presidente, director general y CEO de IBM. “El establecimiento del MIT Schwarzman College of Computing es una inversión sin precedentes en la promesa de esta tecnología. Se basará poderosamente en la investigación pionera que se lleva a cabo a través del MIT-IBM Watson AI Lab. Juntos, continuaremos desbloqueando el enorme potencial de la IA y explorando sus impactos éticos y económicos en la sociedad ‘.
Pensando en la política y la ética.
El MIT Schwarzman College of Computing buscará ser no solo un centro de avances en computación, sino también un lugar para la enseñanza e investigación sobre políticas y ética relevantes para garantizar que las tecnologías innovadoras del futuro se implementen responsablemente en apoyo de los más grandes.
Para avanzar en estas prioridades, el Colegio :
desarrollará nuevos planes de estudio que conecten la informática y la inteligencia artificial con otras disciplinas;
albergará foros para involucrar a líderes nacionales de negocios, gobierno, academia y periodismo para examinar los resultados anticipados de los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y para configurar políticas en torno a la ética de la inteligencia artificial;
alentará a los científicos, ingenieros y científicos sociales a colaborar en el análisis de la tecnología emergente y en la investigación que servirá a la industria, a los responsables de la formulación de políticas y a la comunidad de investigación en general; y
ofrece oportunidades selectivas de investigación de pregrado, becas de posgrado en ética e inteligencia artificial, un programa de becas de semillas para profesores y un programa de becas para atraer a personas destacadas de otras universidades, gobierno, industria y periodismo.
“La computación ya no es el dominio de los expertos solamente. Está en todas partes y debe ser comprendido y dominado por casi todos. En ese contexto, por muchas razones, la sociedad no se siente cómoda con la tecnología, y en el MIT, esa es una señal que debemos tomar muy en serio ”, dice el presidente Reif. “Los avances tecnológicos deben ir de la mano con el desarrollo de directrices éticas que anticipen los riesgos de innovaciones tan poderosas.
‘Es por eso que debemos asegurarnos de que los líderes que graduamos ofrezcan al mundo no solo la magia tecnológica sino también la sabiduría humana: la conciencia cultural, ética e histórica para usar la tecnología para el bien común’.
‘La atención del Colegio a la ética me importa enormemente, porque nunca nos daremos cuenta de todo el potencial de estos avances a menos que se guíen por una comprensión compartida de sus implicaciones morales para la sociedad’, dice Schwarzman. “Los avances en computación, y en particular en la inteligencia artificial, tienen un poder creciente para alterar el tejido de la sociedad. Pero si no se controla, estas tecnologías podrían, en última instancia, dañar a más personas de las que ayudan. Debemos hacer todo lo posible para garantizar que todos los estadounidenses puedan compartir el desarrollo de AI. Las universidades están mejor posicionadas para fomentar un entorno en el que todos puedan abrazar, no temer, las transformaciones que se avecinan ‘.
En su búsqueda de cuestiones éticas, el Colegio reunirá a investigadores en una amplia gama de departamentos, laboratorios, centros e iniciativas del MIT, como el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación; el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial; el Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad; el Centro de Investigación de Operaciones; la búsqueda de la inteligencia, y más allá.
“No hay duda de que la inteligencia artificial y la automatización impactarán cada faceta de la sociedad. Al mirar hacia el futuro, debemos utilizar estas importantes tecnologías para mejorar nuestro mundo y aprovechar su poder como una fuerza para el bien social ‘, dice Darren Walker, presidente de la Fundación Ford.
‘Creo que la iniciativa innovadora del MIT, en particular su compromiso de abordar las políticas y la ética junto con los avances tecnológicos, desempeñará un papel crucial para garantizar que la IA se desarrolle de manera responsable y se utilice para hacer que nuestro mundo sea más justo’.
Construyendo sobre la historia y la amplitud.
El MIT Schwarzman College of Computing se basará en el legado de excelencia en computación y estudio de inteligencia del MIT.
En la década de 1950, el profesor Marvin Minsky del MIT y otros crearon la idea misma de la inteligencia artificial:
Hoy en día, Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) es, con mucho, el departamento académico más grande en MIT. El cuarenta por ciento de la clase graduada más reciente del MIT lo eligió, o una combinación de él y otra disciplina, como su especialidad. Su facultad cuenta con 10 de los 67 ganadores del Premio Turing, el más alto honor de la informática.
El laboratorio más grande en MIT es el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, que se estableció en 2003, pero tiene sus raíces en dos laboratorios pioneros de MIT: el Laboratorio de Inteligencia Artificial, establecido en 1959 para realizar investigaciones pioneras en una amplia gama de aplicaciones, y el Laboratorio para Ciencias de la Computación, establecido en 1963 para perseguir un proyecto del Departamento de Defensa para el desarrollo de un sistema de computadora accesible para un gran número de personas.
La función de red del Colegio se basará en la excelencia académica en todo el MIT. Fuera de la informática y la inteligencia artificial, el Instituto alberga una gran cantidad de departamentos de primer nivel, listos para ser autorizados por los avances en estos campos digitales. U.S. News and World Report cita al MIT como el No. 1 en seis especialidades de ingeniería graduadas, y el No. 1 en 17 disciplinas y especialidades fuera de la ingeniería, también, desde las ciencias biológicas hasta la economía.
‘Un movimiento audaz para remodelar las fronteras de la computación es lo que se esperaría de MIT’, dice Eric Schmidt, ex presidente ejecutivo de Alphabet (Google) y miembro visitante de innovación en MIT.
‘Estoy especialmente entusiasmado con el MIT Schwarzman College of Computing, sin embargo, porque tiene una agenda tan obviamente humana’. Schmidt también forma parte de los consejos asesores de la Búsqueda de Inteligencia del MIT y del Grupo de trabajo del futuro del MIT.
“Contamos con muchos graduados de MIT entre nuestro equipo en Apple, y hemos admirado cómo la escuela y sus ex alumnos abordan la tecnología con la humanidad en mente. La decisión de MIT de centrarse en la informática y la inteligencia artificial en toda la institución muestra una tremenda previsión que impulsará a los estudiantes y al mundo hacia un futuro mejor ‘, dice el CEO de Apple, Tim Cook.
El camino hacia adelante
Además del regalo del Sr. Schwarzman, el MIT ha recaudado $ 300 millones adicionales en apoyo, totalizando $ 650 millones de los $ 1 mil millones requeridos para el Colegio. La administración superior del MIT está buscando activamente una mayor recaudación de fondos.
Provost Schmidt formó un comité para buscar al decano inaugural del Colegio. También ofrecerá foros en los próximos días que permitirán a los miembros de la comunidad del MIT hacer preguntas y ofrecer sugerencias sobre el Colegio. El rector trabajará en estrecha colaboración con el presidente de la facultad y el decano de la Escuela de Ingeniería para definir el proceso de levantamiento del Colegio.
‘Estoy realmente emocionado por el trabajo que tenemos por delante’, dice Schmidt. ‘La comunidad MIT dará forma y energía al Colegio que lanzamos hoy’.
El temor sobre los robots asesinos y las recientes muertes relacionadas con los vehículos autónomos de Uber y Tesla han reavivado las preocupaciones sobre la inteligencia artificial (IA) en las máquinas que nos rodean. Estamos más allá de responder la pregunta de Alan Turing: ‘¿Pueden pensar las máquinas?’ Ahora hay buenas razones para preguntarnos cómo deberíamos pensar en la IA, y qué debemos esperar de ella.
Ha habido avances fenomenales en la IA en los últimos años. Se deben en parte a los avances en la tecnología de procesadores que han incrementado exponencialmente el rendimiento informático para redes neuronales artificiales, el desarrollo de marcos de software de aprendizaje profundo y las cantidades masivas de datos extraídos directamente de Internet y del mundo que nos rodea.
Ahora podemos entrenar redes neuronales artificiales en el tiempo que tomaría hacer una taza de café. ¿Debería eso asustar a la gente? Realmente no.
No esperar la perfección
Se necesita recordar que estas soluciones se están entrenando para una función específica. No piensan «out of the box», no reflexionan sobre el significado de la vida y no tienen sentimientos. En la mayoría de los casos, especialmente en la actualidad, tanto el training inicial como el continuo están limitados a los sistemas de grandes servidores en los centros de datos en la nube.
Como resultado, la interacción pública con IA se limita a servicios relacionados con la nube como navegadores web o modelos entrenados que luego se transmiten a lo que llamamos ‘dispositivos periféricos’ como altavoces inteligentes, teléfonos inteligentes o incluso automóviles.
Eventualmente, el entrenamiento continuo o incluso el inicial pueden realizarse al extremo, en el límite, pero eso puede requerir un cambio revolucionario en la tecnología de los procesadores, como la informática neuromórfica, que solo se encuentra en etapa de investigación.
‘IA’ es exactamente como su nombre lo indica: la capacidad de adquirir y aplicar conocimientos y habilidades, lo que significa que aprende a lo largo del tiempo y, lo que es más importante, aprende con datos adicionales. Cuantos más datos utilice un sistema para el entrenamiento en forma de archivos o incluso sensores en vivo, más preciso será en la realización de una tarea específica.
Sin embargo, como una forma de inteligencia, nunca será perfecto. Así como los humanos aprenden a través de nueva información e interacciones, también lo hacen las máquinas. Los nuevos conductores adolescentes pueden ser sorprendidos la primera vez que conducen sobre hielo, pero aprenden de la experiencia y mejoran con el tiempo. También lo harán los sistemas basados en IA, pero siempre habrá incertidumbre con nuevos datos o circunstancias.
Un mundo más seguro
El potencial de IA para mejorar las vidas de las personas y cambiar la sociedad es interminable, pero las áreas en las que veremos el mayor impacto a corto plazo son la asistencia sanitaria y el transporte. Considere la posibilidad de tener recetas genéticamente diseñadas para cada persona, o la capacidad de encontrar curas para una enfermedad infecciosa en días o incluso horas, debido a las capacidades de los sistemas de inteligencia artificial.
También piense que los camiones y automóviles autónomos pueden transportar personas y mercancías por todo el mundo sin necesidad de luces de freno. Todo esto es posible, y llegará antes de lo que se piensa.
La IA ya se usa en una amplia variedad de aplicaciones científicas, financieras, web, interfaces de usuario, fabricación y más. Este es uno de los avances más habilitantes en la tecnología de todos los tiempos, y al igual que otros avances importantes, cambiará el mundo dramáticamente. Sin embargo, no será perfecto.
Con vehículos autónomos, por ejemplo, la única forma de eliminar cualquier posibilidad de muerte humana es separar completamente el tráfico peatonal y vehicular. Eso podría suceder, pero requerirá cambios de infraestructura significativos que podrían llevar de décadas a un siglo.
Como resultado, habrá más accidentes que pueden resultar en más muertes por automóviles y otras máquinas autónomas habilitadas por la IA. Sin embargo, el número de muertes y lesiones será drásticamente menor en comparación con las máquinas operadas por humanos. Del mismo modo que los accidentes de las aerolíneas se han vuelto poco comunes, también lo harán los accidentes automáticos y de otro tipo, debido al uso de la inteligencia artificial. La rareza de tales accidentes, sin embargo, dará lugar a titulares espectaculares cuando ocurran.
IA también se usará en aplicaciones de defensa, otro caso en el que debería mejorar los sistemas para reducir o prevenir ataques virtuales y físicos, así como la pérdida de vidas humanas.
Entonces, ¿qué deberíamos esperar de la IA? Deberíamos esperar un mundo más seguro con avances significativos habilitados a través de sistemas inteligentes. ¿Cómo deberíamos pensar en la IA? Deberíamos considerarlo una tecnología innovadora que ya está cambiando el mundo que nos rodea para mejor.
El poderoso retail de moda online, Zalando, planea reemplazar de 200 a 250 posiciones previamente realizadas por personas , con algoritmos e inteligencia artificial.
Los empleos afectados en Zalando, que tiene su sede en Berlín, serán principalmente en ventas y publicidad. Los productos serán personalizados con la ayuda de algoritmos, y el departamento de marketing será reestructurado, manifestó Rubin Ritter, del consejo de administración de Zalando, al Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ) en un artículo publicado la semana pasada.
Los despidos son parte de la estrategia de crecimiento, dijo Ritter, que aún no reveló cuándo ocurrirán. Para lograr sus objetivos, Zalando debe estar posicionado de manera óptima en el marketing, lo que incluye «dar esos pasos», dijo al periódico.
Zalando quiere personalizar aún más su contacto con los clientes mediante la recopilación de datos, según el gerente Moritz Hahn.
A pesar de la reestructuración, el gigante del comercio electrónico planea contratar a otras 2.000 personas, la mayoría de ellas en Berlín, donde la compañía está construyendo una nueva sede. En todo el mundo, Zalando emplea a 15,000 personas, de las cuales 6,000 tienen su base en la capital alemana.
«El marketing se basará cada vez más en datos en el futuro«, dijo Ritter a FAZ. «Por lo tanto, necesitamos un mayor número de desarrolladores y analistas de datos».
Incursionar en alta tecnología no es algo nuevo para Zalando; de hecho, en el 2016, junto a Google (Iniciativa Tensor Flow) desarrollaron un proyecto experimental que permitió a los usuarios crear diseños virtuales de moda en 3D. La iniciativa llamada Project Muze, le permitió a la compañía recurrir al aprendizaje automático mientras explora el potencial de los algoritmos en el diseño de vestimenta.
Fashion items in Zalando’s Winter 2018 collection. Photo: DPA
Creado en asociación con Stinkdigital, el estudio de diseño digital británico, Project Muze constituye un motor especialmente diseñado que utiliza una red neuronal entrenada con las preferencias de diseño (color, textura y estilo) de más de 600 «trendsetters» de moda y características de datos del Informe de Tendencias de la Moda de Google, además de los estilos que han marcado tendencia en Zalando.
Abierto al público, Project Muze fue un experimento a escala basado en el navegador . La «categoría moonshot» (Business Punk) recibió cobertura de prensa mundial de Wired y Venturebeat para GQ y Elle e inició un debate sobre el papel futuro de la creatividad asistida por la IA (Inteligencia Artificial) en la moda y cómo potencialmente transformará la industria. En el primer mes, se generaron 40.424 diseños de moda. Hasta la fecha, el experimento ha logrado un alcance global de 19 millones y 3.4 millones de crecimiento orgánico a través de #projectmuze y destacó la posición de Zalando a la vanguardia de la innovación tecnológica de la moda.
Ir reemplazando tareas que pueden ser cubiertas por IA, es parte de la estrategia de la compañía, que cuenta con un poderoso departamento de Machine Learning. Como investigador científico en Zalando, el Dr. Alan Akbik es un experto en procesamiento de lenguaje natural y extracción de datos. En su trabajo para la compañía, que maneja cantidades masivas de transacciones en línea en múltiples idiomas, Akbik ayuda a revelar conocimientos únicos sobre la estructura misma del lenguaje humano observando y analizando grandes conjuntos de datos de texto multilingües.
«Estoy (continuamente) sorprendido por las muchas particularidades del uso informal del lenguaje en la Web, especialmente en el dominio de la moda donde las nuevas palabras (para tendencias, apariencia, etc.) se inventan aparentemente todos los días. Muestra bien la creatividad y el entusiasmo de la comunidad de la moda y nos presenta interesantes desafíos de investigación para la NLP (natural language processing) y la ciencia de datos.»
«Actualmente estamos trabajando con redes neuronales recurrentes (RNN) que me emocionan mucho por sus capacidades de modelado de lenguaje y etiquetado de secuencias. Creo que estas técnicas pueden, en el futuro cercano, dar lugar a avances importantes en el modelado y la captura automática de la semántica en el lenguaje humano.»
En 2017, Zalando aumentó el número de empleados de 12,000 a 15,000; en un comunicado de prensa este mes anunció que tiene la intención de aumentar sus ingresos entre un 20 y un 25 por ciento en 2018. Con el tiempo, ya el código aprendió a predecir qué tipo de moda les gustaría a las personas y crea diseños que las combinan. Para los usuarios, es como ser la musa de su propia ropa. Solo necesitan responder unas pocas preguntas de personalidad, dibujar un poco y ver lo que sucede en su móvil. ¿Para qué entonces se necesitan personas que vendan si los mismos consumidores son los productores?
