Con este objetivo, la unidad ha lanzado varias herramientas nuevas. Una de ellas es el AI Hub, una infraestructura modular que permite conectar diferentes componentes de aprendizaje automático. Otra es Kubeflow Pipelines, un programa que para los proyectos de aprendizaje automático sean más fáciles de transferir.
nEs probable que estos proyectos enfocados a que la IA sea más accesible sean los que definan el impacto y la proyección de esta tecnología a nivel global. Pero también serán muy importantes para el futuro de las compañías como Google (ver IA en la nube, la próxima nueva tecnología más lucrativa de la historia). Antes de que el gigante tecnológico lanzara sus nuevas herramientas, Moore habló con el editor jefe para IA de MIT Technology Review, Will Knight.
nMuchos investigadores de IA como usted están siendo absorbidos por las grandes compañías. ¿No es eso malo para la IA? (ver La humanidad está perdida si la inteligencia artificial se basa en criterios comerciales)
nQue ahora mismo haya personas pensando en cómo será el futuro en los próximos 25 años y se pregunten qué pueden hacer ahora es algo bueno para el mundo.
nHay un proyecto en la Universidad Ca egie Mellon [EE. UU.] que ha diseñado un robot de más de 20 metros de altura para recoger enormes losas de hormigón y construir diques de protección frente a grandes inundaciones muy rápidamente. Para el mundo es muy importante que haya proyectos como este, pero tampoco tendría sentido que esto sea lo único en lo que se hace en inteligencia artificial.
nMientras estuve en Ca egie Mellon, mantuve muchas reuniones con directores de grandes organizaciones y compañías que me decían: "Me preocupa que mi negocio sea reemplazado completamente por una start-up de Silicon Valley [EE. UU.]. ¿Qué puedo crear para evitarlo?"
nNo se me ocurre nada más apasionante que estar en un lugar que no se limite a crear IA para sí mismo, sino que trabaje para que otras partes interesadas puedan aprovechar sus avances para lo que necesiten.
n¿Hasta qué punto es importante esta transición tecnológica para las empresas?
nEs como la electrificación. Hicieron falta entre dos o tres décadas para que la electricidad revolucionara cómo funciona el mundo. A veces me reúno con personas muy mayores con grandes responsabilidades a las que les hicieron creer que la inteligencia artificial era una especie de "polvo de hadas" que solo había que esparcir por una empresa para hacer la más inteligente. Pero lo cierto es que implementar correctamente la inteligencia artificial es algo muy complicado.
nCuando las personas vienen y dicen: "¿Cómo implemento este proyecto de inteligencia artificial?", inmediatamente comenzamos a dividir el proceso entre los distintos componentes tradicionales de la IA: percepción, toma de decisiones (que ahora mismo es crucial, ya podemos usar el aprendizaje automático para tomar decisiones de una forma mucho más efectiva) y acción. Luego mapeamos todo esto en las diferentes partes del negocio. Una de las cosas que ofrece Google Cloud son estos bloques de construcción que se pueden combinar.
nResolver problemas de inteligencia artificial requiere una gran cantidad de ingeniería, matemáticas y álgebra lineal y mucho más. No se parece nada al polvo de hadas.
n¿Qué errores cometen las empresas al adoptar la IA?
nHay un par de errores que veo que se cometen una y otra vez. Cuando la gente viene y dice: "Tengo esta cantidad masiva de datos, seguro que hay algo de valor que podría sacar de ellos", nos sentamos y les doy una buena charla.
nLo que realmente deben hacer es trabajar con el problema que tienen sus clientes o sus trabajadores. Simplemente hay que escribir la solución que nos gustaría tener; luego habrá que trabajar hacia atrás y encontrar qué tipo de automatización podría llevar hacia ese objetivo; y después averiguar si existen los datos necesarios y cómo recopilarlos.
n¿Cuáles son las características de un buen profesional de IA?
nEl problema es que se trata de un tipo de habilidad artesanal. No hay un libro de instrucciones para trabajar con inteligencia artificial. El gran paso consiste en detectar el problema y trabajar hacia atrás a partir de ahí. Es bastante divertido, porque resulta muy creativo pensar cómo se podría cambiar el negocio y entender qué piezas de tecnología son realmente viables en lugar de intentar crear un proyecto científico alucinante. Pero es complicado encontrar personas capaces de usar ambas partes del cerebro a la vez.
nLa IA se basa en usar matemáticas para que las máquinas puedan tomar decisiones realmente buenas. Ahora mismo la tecnología no tiene nada que ver con simular la verdadera inteligencia humana. Cuando se ha entendido esto, entonces podemos empezar a pensar en cómo aplicar un conjunto de herramientas de datos, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático y, por ejemplo, la traducción de lenguaje natural, para resolver problemas. En lugar de limitarse a decir: "¿No sería bueno que el ordenador reemplazara los cerebros de todos mis empleados para que pudieran gestionar mi empresa automáticamente?"
n¿Qué piensa del plan del MIT (EE.UU.) de crear una nueva universidad especializada en inteligencia artificial?
nMe alegra mucho ver lo que está haciendo el MIT. En Ca egie Mellon, cuando creamos nuestra gran iniciativa de inteligencia artificial hace dos años, más del 50 % de los involucrados no habían estaban formados en informática ni computación.
nLa IA en sí misma es un concepto abstracto que a mí personalmente no me resulta especialmente apasionante. Es como si dijeras que quieres que la cosmología sea mucho más efectiva a través de la automatización masiva.
nLo que está haciendo el MIT es muy sensato. Opino que no habrá muchas oportunidades para los estudiantes que quieran evitar la IA.
nEn la Universidad Ca egie Mellon organizó una conferencia sobre inteligencia artificial con la administración de Obama. ¿Cree que el actual Gobie o de Estados Unidos debería prestar más atención a la IA?
nExisten grandes sectores de los negocios [que se verán afectados], pero la IA también tendrá un gran impacto en el sector público, desde la educación hasta la gestión eficaz de la asistencia médica y la automatización para controlar incendios masivos. Me horroriza la idea de que un país decida no introducir inteligencia artificial en su sector público. Es una tecnología que nos ofrece muchísimas oportunidades para salvar vidas y mejorarlas.
nGoogle Cloud se ha visto envuelto en una reciente polémica sobre un contrato con la Fuerza Aérea de EE. UU. ¿Van a seguir colaborando en proyectos militares?
nContinuaremos nuestro trabajo con gobie os y ejércitos en muchas áreas, como lo hemos hecho durante años. Estos incluyen ciberseguridad, entrenamiento, reclutamiento militar, atención médica para veteranos, así como labores de búsquedas y rescates. También trabajaremos para proporcionar herramientas para mejorar la eficiencia del Gobie o.
nEs importante colaborar con estas áreas, y buscaremos activamente más formas de aumentar el importante trabajo de estas organizaciones. Un ejemplo reciente es nuestra asociación con la Agencia para el Control de Drogas para combatir la adicción a los opioides.
nLos planes de Google en China también han sido controvertidos, y hay un laboratorio de investigación de IA de Google en Beijing (ver Google vuelve a China para salvar su futuro en inteligencia artificial). ¿Cuál es el papel de China dentro de los planes de inteligencia artificial de Google?
nCuando Google dice "Inteligencia Artificial lo primero"[en alusión al lema de Trump de 'America First'], lo dice realmente en serio, y ese es el enfoque con el que la empresa nos ha seducido a muchos de nosotros. En casi todas las oficinas de ingeniería del mundo de Google, incluidas las que hay en China, se está generando inteligencia artificial.
n¿Cómo planea abordar las preocupaciones de los empleados sobre los usos que se le darán a la IA en el futuro?
nSundar [Pichai, el CEO de Google] escribió en junio un blog sobre los principios de inteligencia artificial, y también acabamos de publicar un artículo sobre cómo trabajar con personas para "crear el camino correcto para la IA". Sundar marcó esta senda porque es la más acertada, pero también creo que tiene mucho sentido comercial.
nMe gustaría que las empresas elijan trabajar con Google porque estamos organizados de manera sistemática para asegura os de que los proyectos de IA eviten los muchos posibles errores éticos que los nuevos profesionales de IA podrían cometer [ver La falta de ética de la IA amenaza con destruir la justicia social].
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