Una guía para principiantes de la IA: separando la exageración de la realidad

Una inteligencia artificial avanzada creada por OpenAI, una compañía fundada por el genio multimillonario Elon Musk, escribió recientemente un artículo de opinión para The Guardian que era tan convincentemente humano que muchos lectores estaban asombrados y asustados. Y, ese. El solo hecho de escribir esa frase me hizo sentir como un periodista terrible.

Esa es una forma realmente horrible de comenzar un artículo sobre inteligencia artificial. La declaración contiene solo trazas de verdad y tiene la intención de sorprenderlo haciéndole pensar que lo que sigue estará lleno de sorprendentes revelaciones sobre una nueva era de maravillas tecnológicas.

Así es como debería verse la oración inicial de un artículo sobre el artículo de opinión de GPT-3, como lo manejó el escritor de Neural Thomas Macaulay a principios de esta semana:

The Guardian publicó hoy un artículo supuestamente escrito «en su totalidad» por GPT-3, el generador de lenguaje de OpenAI. Pero la letra pequeña revela que las afirmaciones no son todo lo que parecen.

Parece haber una brecha enorme entre la realidad de lo que pueden hacer incluso los sistemas de IA más ‘avanzados’ y lo que el adulto inteligente promedio que no trabaja directamente en el campo cree que puede.

Los periodistas de tecnología y los blogueros de IA tienen nuestra parte justa de culpa, pero este no es un problema nuevo ni sin abordar.

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En 2018, otro reportero de The Guardian, este humano llamado Oscar Schwartz, publicó un artículo titulado «El discurso está desquiciado: cómo los medios se equivocan alarmantemente con la IA». En él, discuten una gran cantidad de titulares de ese mismo año que proclaman que los investigadores de inteligencia artificial de Facebook tuvieron que desconectar un experimento después de que un sistema de procesamiento de lenguaje natural creara su propio lenguaje de negociación.

Los artículos que rodearon la controversia pintaron la imagen de una IA fuera de control con capacidades más allá de las intenciones de sus desarrolladores. La verdad es que los desarrolladores encontraron los resultados interesantes, pero de ninguna manera se sorprendieron o sorprendieron.

Entonces, ¿qué da? ¿Por qué estamos aquí dos años después lidiando con lo mismo otra vez?

Por qué

El bombo mediático juega su papel, pero hay más. Genevieve Bell, profesora de ingeniería e informática en la Universidad Nacional de Australia, fue citada en el artículo que Schwartz escribió diciendo:

Hemos contado historias sobre cosas inanimadas que cobran vida durante miles de años, y estas narrativas influyen en cómo interpretamos lo que está sucediendo ahora. Los expertos pueden descartar rápidamente cómo su investigación hace sentir a las personas, pero estas esperanzas utópicas y miedos distópicos tienen que ser parte de las conversaciones. El bombo es, en última instancia, una expresión cultural que tiene su propio lugar importante en el discurso.

Al final nosotros querer creer que el catalizador de nuestras aspiraciones tecnológicas del futuro lejano podría manifestarse como un efecto secundario desconocido de algo inofensivo. Puede que no sea racional creer que un sistema de inteligencia artificial diseñado para unir letras de una manera consistente con el procesamiento del lenguaje se volverá repentinamente sensible por sí solo, pero seguro que es divertido.

Las películas siempre tienen una línea sobre la arrogancia humana y cómo nunca lo vimos venir. Pero la realidad es que estamos esforzando nuestros ojos en busca de cualquier signo de exageración que podamos sacar. Pero también hay más.

Parecería que la amenaza de un invierno de IA ha pasado, pero los capitalistas de riesgo y las empresas emergentes todavía están haciendo una menta en las aplicaciones de IA que no son más que exageraciones, como los sistemas que pretenden predecir el crimen o si un candidato a un puesto de trabajo será una buena opción. Y mientras haya “expertos” dispuestos a opinar que estos sistemas pueden hacer cosas de las que se puede demostrar que no son capaces, la percepción del público en general de lo que la IA puede y no puede hacer será confusa en el mejor de los casos.

Los mitos y las realidades

Es discutible que el público en general malinterprete completamente la IA moderna en un nivel fundamental. Pero los conceptos erróneos más comunes involucran la inteligencia general artificial (AGI) y la IA con la que interactúan más.

Empezaremos con AGI. Aquí está la verdad básica: no existe un sistema de IA sensible, a nivel humano, consciente o autoconsciente. Nadie está cerca. El mito es que sistemas como GPT-3 o los algoritmos de procesamiento de lenguaje de Facebook pueden aprender a sí mismos nuevas capacidades a partir de datos sin procesar. Eso es incorrecto y casi sin sentido.

Y podemos demostrar esto rompiendo algunos de los mitos más comunes que las personas tienen sobre la IA estrecha que usan todos los días o ven en los titulares hiperbólicos.

Mito: La IA de Facebook sabe todo sobre ti.

Realidad: La gente cree esto porque todos tienen una anécdota sobre un momento en el que le dijimos algo en voz alta a otra persona mientras nuestro teléfono estaba bloqueado o en nuestro bolsillo y la próxima vez que revisamos nuestro feed había un anuncio de exactamente de lo que estábamos hablando. La verdad es esa estas son coincidencias.

Rómpelo: Investigue una categoría de producto que nunca compraría en varios de sus dispositivos. Como hombre cis, por ejemplo, puedo buscar sostenes de lactancia y pruebas de embarazo en Internet con mi computadora portátil y mi teléfono inteligente y sé que obtendré anuncios en Chrome, Facebook y muchos otros productos relacionados con estar «embarazada». por un par de semanas.

Lo que esto te dice es que el algoritmo no está “prediciendo” o “pensando”, solo está siguiendo tus pasos. En este caso, el valor es que la IA puede evaluar sus hábitos individuales mediante el uso de un algoritmo simple de concordancia de palabras clave.

Los seres humanos podrían hacerlo mejor, pero sería un modelo de negocio estúpido contratar a una persona para que se pase el día entero viendo lo que haces en línea para que pueda decidir qué anuncios mostrar. El CEO de Facebook, Mark Zuckerberg, necesitaría emplear a la mitad del planeta como servidores de anuncios para que la otra mitad pudiera ser atendida. La IA es infinitamente más eficiente en una tarea tan simple y sin sentido.

Mito: GPT-3 comprende el lenguaje y puede escribir un artículo tan bien como un humano.

Realidad: Absolutamente no lo hace y no puede. Todo son parámetros y datos para el sistema. No comprende la diferencia entre un perro y un gato o una persona y una IA. Lo que hace es imitar el lenguaje humano. Puedes enseñarle a un loro a decir «Amo a Mozart», pero eso no significa que entienda lo que dice. La IA es la misma.

Rómpelo: Los resultados más sorprendentes de GPT-3 se seleccionan minuciosamente, lo que significa que las personas que los muestran hacen múltiples intentos y optan por los que se ven mejor. Eso no quiere decir que los trucos de GPT-3 no sean impresionantes, pero cuando te das cuenta de que ya está pasando por miles de millones de parámetros, la novedad desaparece bastante rápido.

Piénselo de esta manera: si está pensando en un número y trato de adivinar ese número, cuantas más conjeturas obtengo, cuantos más parámetros me digan si mi resultado es correcto o incorrecto, mejores serán las probabilidades de que eventualmente adivine correctamente . Eso no me convierte en un psíquico, se llama inteligencia de fuerza bruta y es lo que hace GPT-3. Es por eso que se necesita una supercomputadora para entrenar al modelo: solo le estamos dando fuerza.

La mayoría de la IA funciona de la misma manera. Hay escuelas de pensamiento orientadas al futuro, como el campo de IA simbólica, que creen que algún día seremos capaces de producir una IA más intuitiva. Pero la realidad de la IA en 2020 es que no está más cerca de la inteligencia general que una calculadora. Cuando eso cambia, es casi seguro que será un esfuerzo intencional, no el resultado de un experimento que salió inesperadamente bien o mal.

La singularidad no será un accidente

Cuando empresas como OpenAI y DeepMind dicen que están trabajando hacia AGI, eso no quiere decir que GPT-3 o el sistema de juego de ajedrez de DeepMind sean ejemplos de ese esfuerzo. No estamos hablando de trazar una línea recta de una tecnología al futuro, como podemos hacer con los famosos aviones tripulados de los hermanos Wright y los aviones modernos de hoy, más como inventar la rueda en el camino para eventualmente construir una nave espacial.

Al final del día, la IA moderna es asombrosa en su capacidad para reemplazar el trabajo humano sin sentido con la automatización. La IA realiza tareas en segundos que a los humanos les llevaría miles de años, como clasificar 50 millones de imágenes. Pero no es muy bueno en estas tareas en comparación con un humano con tiempo suficiente para lograr el mismo objetivo. Es lo suficientemente eficiente como para ser valioso.

Donde el caucho llega a la carretera, por ejemplo, desarrollando vehículos autónomos de nivel 5, la IA simplemente no es lo suficientemente capaz de reemplazar a los humanos cuando la eficiencia no es el objetivo final.

Nadie puede decir cuánto tiempo pasará hasta que los mitos sobre la IA “superinteligente” estén más alineados con la realidad. Quizás habrá un momento “eureka” para demostrar que los expertos están equivocados, y quizás los extraterrestres aterrizarán en la Tierra y nos darán la tecnología a cambio de la receta del zapatero de melocotón de tu tía.

Sin embargo, es más probable que logremos AGI exactamente de la misma manera que logramos la bomba atómica e Internet: a través de una investigación concentrada y un esfuerzo hacia un objetivo realista. Y, según dónde nos encontremos ahora, eso significa que probablemente estemos a varias décadas de una IA que no solo puede escribir un artículo de opinión, sino también entenderlo.

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Publicado el 10 de septiembre de 2020-19: 42 UTC

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