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El estado actual de la IA es poco conocido por el público

El público en general está mal informado sobre el estado actual de las tecnologías de IA, y los investigadores y los periodistas que cubren su trabajo están haciendo un mal trabajo al explicar a la gente de qué se tratan realmente los avances recientes en IA.

Esa es la opinión de Zachary Lipton, profesor e investigador de la Universidad Carnegie Mellon. Y dada la cobertura reciente de IA en la prensa popular, es difícil discutir con la perspectiva.

En una presentación en la reciente conferencia MIT EmTech 2018 en Cambridge, Mass., Lipton habló sobre cómo las personas con poca habilidad técnica y comprensión se están convirtiendo cada vez más en influencers en el mundo de la IA, aprovechando el ciclo de publicidad en torno a la IA para promocionarse. Esto, a su vez, alimenta un sistema de medios que presta más atención a las citas llamativas que a las explicaciones técnicas profundas.

¿Cuántas veces en el último año hemos leído titulares sobre las advertencias de Elon Musk a la humanidad sobre el inminente apocalipsis de los robots? Las declaraciones de Musk parecen más informadas por Hollywood que cualquier entendimiento fáctico del estado actual de las tecnologías de inteligencia artificial.

O piense en la cantidad de artículos que probablemente haya visto sobre la singularidad, un fenómeno puramente teórico en el que las máquinas adquieren conciencia y que, según la mayoría de los investigadores de inteligencia artificial, están al menos a un siglo de distancia, si es que alguna vez sucederá.

Piezas componentes de herramientas de IA
Estas tecnologías constituyen la mayoría de las herramientas de inteligencia artificial en la actualidad.

El estado actual de la IA tiene poco que ver con las ideas de Hollywood

Estos temas están muy lejos de lo que realmente trata la IA actual, que es el aprendizaje automático. Las aplicaciones más avanzadas, desde la generación de lenguaje natural hasta el reconocimiento facial, se basan únicamente en la coincidencia de patrones.

De hecho, los desarrolladores han encontrado formas asombrosamente inteligentes de aplicar la coincidencia de patrones a una amplia gama de tareas, pero esta tecnología nunca va a pensar por sí misma, a razonar ni a poseer una emoción genuina. Ciertamente, nunca decidirá de forma independiente activar las teclas de lanzamiento de las armas nucleares del mundo. Sin embargo, este es el tipo de cosas en las que la mayoría de la gente piensa cuando piensa en la IA.

En su opinión, Lipton dijo que los investigadores deben hacer un mejor trabajo al describir claramente lo que están haciendo sus tecnologías. En lugar de simplemente abofetear el término AI en algo y esperando que llegue el financiamiento de capital de riesgo, deben articular específicamente qué hacen sus modelos y cómo. Y los periodistas deben dejar de promocionar cada artículo de investigación con IA en su título como una señal de la creciente inteligencia de las máquinas.

Lipton me pierde un poco cuando habla de cómo las personas con habilidades de desarrollo de nivel experto deben ser los impulsores de las discusiones sobre IA. Implica que, para tener una opinión respetable sobre la IA, es necesario tener un doctorado. de una universidad de investigación de primer nivel.

Esto es insostenible en un mundo donde el aprendizaje automático se inyecta cada vez más en áreas sensibles de la vida diaria, como la toma de decisiones crediticias, la vigilancia y la educación. Puede que no sepa cómo entrenar una red neuronal, pero sé lo suficiente como para sentirme agraviado cuando me niegan una línea de crédito porque un modelo que analiza factores que están fuera de mi control le da al banco una recomendación que es solo un poco interpretable.

Y la otra cara es que las personas con experiencia técnica no siempre poseen la comprensión más firme de cómo se desarrollan sus modelos en el mundo real. Estoy seguro de que fue una persona muy experta la que creó la herramienta de clasificación de imágenes para la aplicación Google Photos que clasificó a un usuario afroamericano y a su amigo como gorilas.

Hemos visto, con demasiada frecuencia, la arrogancia de los programadores que creen que sus herramientas son inherentemente valiosas y no saben cómo afectan realmente a las personas. Ungir a estas personas como árbitros de la opinión adecuada sobre el estado actual de la IA parece peligroso. Desterrar a los periodistas, a quienes Lipton describió como a menudo «superados por los hábiles esfuerzos de relaciones públicas», no es una respuesta.

La IA hoy exige un público comprometido

Necesitamos dejar de antropomorfizar cadenas de código que son capaces de poco más que hacer predicciones basadas en patrones observados.

Aún así, la necesidad de una amplia gama de voces refuerza en última instancia el punto más importante de Lipton, que es que un mundo cada vez más dirigido por algoritmos exige un público que sepa qué es el aprendizaje automático y cómo funciona el aprendizaje automático, al menos a grandes rasgos. Las tecnologías de inteligencia artificial solo se volverán más comunes y desempeñarán un papel más importante en la vida de las personas. Si la IA va a afectar a personas normales, es necesario que las personas normales lo comprendan.

Si los periodistas y otros laicos van a seguir involucrados en la discusión, debemos hacerlo mejor. No es suficiente hablar sobre la IA y cómo beneficiará a una determinada industria o área de la vida. Necesitamos ser específicos sobre qué es la tecnología y cómo funciona. Sobre todo, debemos dejar de antropomorfizar cadenas de código que son capaces de poco más que hacer predicciones basadas en patrones observados.

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