La IA ya es bastante poderosa cuando los humanos le muestran qué hacer. A medida que mejore en sacar conclusiones inteligentes por sí misma, la tecnología entrará en una nueva «era del yo».
Como seres humanos, aprendemos tanto a través de instrucción explícita bajo la supervisión de un experto como de forma autónoma a través de interacciones con nuestro entorno.
Desde la primera infancia, nuestros cerebros están absorbiendo constantemente las entradas sensoriales y construyendo conexiones entre las entradas y las experiencias. El cerebro humano exhibe una expansión dramática de tamaño en nuestros años de formación, lo que nos permite retener estas lecciones tempranas a medida que envejecemos. Podría decirse que la mayor parte de nuestra educación sobre cómo operar en el mundo real proviene del aprendizaje autónomo y de nuestra capacidad para generalizar dichos aprendizajes en formas contextualmente apropiadas.
LA CONCIENCIA ES LLEVADA A LAS MÁQUINAS
Por el contrario, a pesar de los notables avances recientes, los sistemas de inteligencia artificial todavía se basan de manera desproporcionada y, a menudo, totalmente en el aprendizaje con supervisión.
Incluso los agentes de inteligencia artificial más conocedores pueden carecer de la capacidad de aplicar el razonamiento de sentido común. Por ejemplo, una pregunta como «¿Cuánto tiempo tomaría nadar hasta la luna?» puede provocar un «no sé» en lugar de «no puedes nadar hasta la luna».
Al tratar de hacer avanzar la IA al siguiente nivel de rendimiento, los investigadores están comenzando a explorar elementos fundamentales del aprendizaje autónomo. Por ejemplo, recientemente han estado explorando modelos de redes neuronales cada vez más grandes para el procesamiento del lenguaje y las tareas de visión por computadora. Esto puede verse como un intento de crear una infraestructura de aprendizaje esencial que permita conexiones entre entradas y salidas (o acciones / experiencias).
La mera creación de modelos más grandes no es un enfoque escalable a largo plazo. Sin embargo, estos permiten a los investigadores expandir los límites del aprendizaje sin supervisión directa por ahora.
NUEVAS DIRECCIONES PARA LA IA
Hay tres direcciones emergentes en la investigación en la industria que son emocionantes y ofrecen la promesa de marcar el comienzo de una nueva «era del yo» en la inteligencia artificial. Una de estas direcciones es que la IA puede aprender continuamente a través de interacciones (autoaprendizaje). Otro implica que adquiere la capacidad de realizar algunas tareas de razonamiento de sentido común sin estar preprogramadas para ellas, manteniendo un sentido de su estado en el contexto de su entorno operativo (autoconciencia). Es importante destacar que la tercera dirección es hacer que las capacidades de la IA sean más accesibles para todos (autoservicio).
El autoaprendizaje es fundamental para que la IA mejore y amplíe sus capacidades sin intervención humana. Un avance reciente que cae en esta categoría es el sistema de inteligencia artificial Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), que aprende a resumir y componer texto simplemente leyendo mucho. Pídale a GPT-3 que “escriba un poema con la voz de EE Cummings sobre la pandemia” y el programa dará como resultado un reflejo asombroso del estilo del poeta: su tono, el uso característico de la puntuación y las imágenes.
La capacidad de GPT-3 se basa en su autoaprendizaje: cuando un desarrollador ingresa un comando desconocido, el sistema es capaz de inferir lo que podría haber sido la intención al revisar una base de datos de información, por ejemplo, los principios fundamentales de la gramática y el lenguaje del inglés, el cuerpo de trabajo de EE Cummings y los eventos notables que rodearon la pandemia, y use su investigación para razonar una respuesta lógica e informada.
EL RAZONAMIENTO ES FUNDAMENTAL PARA LA IA
Hoy, cuando se le pregunta «¿Qué hora es?» un servicio de voz como Alexa aprovecha el conocimiento de la ubicación del dispositivo para proporcionar la hora del día para esa zona horaria. En ausencia de ese conocimiento, el usuario tendría que decir «¿Cuál es la hora actual en Los Ángeles?» incluso cuando el usuario y el dispositivo se encuentren en esa ciudad. Claramente, incluso una autoconciencia limitada (en este caso, de su ubicación actual) permite que una IA interactúe de forma natural con un usuario humano.
Una pregunta clave para los investigadores es ¿Cómo escalamos esta autoconciencia para permitir experiencias mucho más complejas pero naturales y sin fricciones?
Un asistente de inteligencia artificial en el hogar que mantiene la comprensión del estado ambiental, como la hora del día, las lecturas del termostato y las acciones recientes, y emplea el razonamiento de sentido común para hacer inferencias que también incorporan el conocimiento del mundo, podría permitir experiencias verdaderamente mágicas.
EL IMPULSO DE UNA VIDA DIGITALIZADA
Considere la posibilidad de un automóvil autónomo que funcione junto con un asistente de inteligencia artificial en el hogar. Los lunes a las 8 a.m. por lo general, se va al trabajo y apaga las luces de su casa, lo que le informa a su hogar inteligente que encienda el motor de su automóvil para ayudarlo a calentarse (es diciembre y su automóvil sabe que el clima es fresco que día).
Al ingresar al automóvil, utiliza su asistente de voz para indicarle al automóvil que sugiera la ruta óptima para el trabajo, de modo que el sistema identifique su ubicación y destino actuales, revise los datos de tráfico para inferir una ruta eficiente y luego comience su viaje. Además, la IA detecta que es probable que llueva y le recomienda llevar un paraguas.
Sí, algunas de estas visiones del futuro pueden ser muy ambiciosas, pero incluso lograr una parte de tales visiones puede beneficiar a los usuarios. Por ejemplo, las corazonadas de Alexa pueden reconocer anomalías en las rutinas diarias de un cliente, como notar que se dejó una luz encendida por la noche, y sugerir correcciones como ofrecer apagar la luz.
Impulsada por el razonamiento de sentido común, la autoconciencia puede ir más allá: si un cliente enciende la televisión cinco minutos antes de que finalice la práctica de fútbol infantil, la IA podría inferir que el cliente necesita un recordatorio sobre la recogida de tu hijo (a).
SÍRVETE TU MISMO
A medida que la IA entra en la “era del yo” y el autoaprendizaje continúan avanzando, los sistemas inteligentes también incluirán funciones de autoservicio.
Los usuarios sin ninguna experiencia en inteligencia artificial ya pueden personalizar sistemas inteligentes y utilizar sus dispositivos que antes eran casi imposible de manejar.
Actualmente, los desarrolladores y programadores que tienen experiencia en software pero no en IA pueden desarrollar nuevas habilidades y capacidades de Alexa. En esta próxima «era del yo», la aspiración es que las personas sin experiencia en programación logren tareas similares.
EL ENFOQUE EN HACER SIMPLE LA INNOVACIÓN
Por ejemplo, un mayor énfasis en los marcos de aprendizaje automático de código bajo y sin código dará como resultado avances que permitirán a los usuarios entrenar, probar e implementar modelos de aprendizaje profundo sin necesidad de escribir código novedoso. Esto le permitirá a la humanidad dar forma al desarrollo de las capacidades de IA para un conjunto diverso de casos de uso. Teniendo influencia desde la atención médica hasta la entrega de contenido y la educación.
Por supuesto, la era del yo no ha llegado todavía. La mayoría de los modelos de aprendizaje automático siguen siendo cajas negras y, a menudo, no pueden explicar el fundamento de los resultados específicos. Esta falta de auto explicación con los modelos actuales de aprendizaje automático es una brecha que ha atraído a muchas mentes brillantes, demostrando resultados alentadores. Pero cada año, con las contribuciones de una investigación global, avanzamos hacia esta nueva era que afianzará la promesa de la IA para todos.
