El auge del dataismo: ¿una amenaza a la libertad o una revolución científica?

¿Qué pasaría si hiciésemos públicos todos nuestros datos, desde los wearables que monitorean nuestros datos biométricos, hasta los teléfonos inteligentes que monitorean nuestra ubicación, nuestra actividad en las redes sociales e incluso nuestro historial de búsqueda en Internet?

¿Tal conocimiento en nuestras vidas simplemente les daría a compañías y políticos mayor poder para invadir nuestra privacidad y manipularnos al usar nuestros perfiles psicológicos en contra de nosotros?

Una nueva filosofía floreciente llamada dataismo no lo cree así.

De hecho, esta ideología actual cree que liberar el flujo de datos es el valor supremo del universo, y que podría ser la clave para desencadenar la mayor revolución científica en la historia de la humanidad.

¿Qué es el Dataismo?

Mencionado por primera vez por David Brooks en su artículo del 2013 The New York Times " The Philosophy of Data ", el dataismo es un sistema ético que ha sido muy explorado y popularizado por el famoso historiador Yuval Noah Harari.

En su libro de 2016, Homo Deus , Harari describió el dataismo como una nueva forma de religión que celebra la creciente importancia del big data.

Sus creencias centrales se centran en la idea de que el universo otorga un mayor valor y apoyo a los sistemas, individuos y sociedades que contribuyen de manera más sólida y eficiente al procesamiento de datos. En una entrevista con Wired , Harari afirmó: "Los seres humanos eran especiales e importantes porque hasta ahora eran el sistema de procesamiento de datos más sofisticado del universo, pero este ya no es el caso".

Ahora, los grandes datos y el aprendizaje automático están demostrando ser más sofisticados, y los datos creen que debemos entregar tanta información y potencia a estos algoritmos como sea posible, permitiendo que el flujo de datos libere la innovación y el progreso como nunca antes. .

Pros: progreso y crecimiento personal 

Cuando permite que los datos se ejecuten libremente, es inevitable que se mezclen y combinen de maneras nuevas que inevitablemente desencadenan el progreso. Y a medida que entramos en el futuro exponencial donde cada persona está constantemente conectada y compartiendo sus datos, el potencial para tales epifanías colaborativas se vuelve aún mayor.

Ya podemos ver importantes aumentos en la calidad de vida gracias a compañías como Google. Con Google Maps en su teléfono, su posición se actualiza constantemente en sus servidores. Esta información, combinada con todos los demás en el planeta que usa un teléfono con Google Maps, permite que su teléfono le informe sobre las condiciones del tráfico. Según la velocidad y la ubicación de los teléfonos cercanos, Google puede redireccionarlo a áreas menos congestionadas o ayudarlo a evitar accidentes. Y dado que confía en que estos algoritmos tienen más datos que usted, con mucho gusto les entrega su poder, siguiendo las instrucciones de su GPS en lugar de las suyas.

Podemos hacer el mismo tipo de cosas con nuestros cuerpos.

Imagine, por ejemplo, un mundo en el que cada persona tiene biosensores en el torrente sanguíneo, una posibilidad no muy remota o remota cuando se considera que las personas diabéticas ya usan bombas de insulina que controlan constantemente sus niveles de azúcar en la sangre. Y supongamos que estos datos se compartieron libremente en el mundo.

Ahora imagine un virus como el Zika o la gripe aviar. Gracias a esta tecnología, el extraño cambio en los datos biológicos provenientes de una región particular marca una inteligencia artificial que alimenta datos al CDC (Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades). Reconociendo que una pandemia podría ser posible, los IA comienzan vacunas de impresión en 3D bajo demanda, prediciendo el número de personas que pueden estar afectadas. Cuando nuestras IA personales nos dicen las ubicaciones de la creciente epidemia y para tomar la vacuna que acaba de enviarse por dron a nuestros hogares, ¿es probable que sigamos sus instrucciones? Casi con certeza, y si es así, es probable que se hayan salvado millones, sino miles de millones de vidas.

Pero para crear rápidamente tales vacunas, también necesitaremos liberar la investigación.

En la actualidad, las universidades y empresas que buscan beneficiar a la humanidad con soluciones médicas tienen que pagar mucho para organizar ensayos clínicos y encontrar personas que satisfagan sus necesidades. Pero si todos nuestros datos biográficos se agregaran libremente, tal vez simplemente podrían decir "vigilar a todas las personas que viven con cáncer" a una IA, y gracias a la corriente constante de datos procedentes de la población mundial, un programa de aprendizaje automático puede ser fácilmente capaz de detectar un patrón y crear una cura.

Como siempre en la investigación, cuantos más datos de muestra tenga, mayores serán las probabilidades de que surjan tales patrones. Si los datos fluyen libremente, entonces cualquier persona en el mundo puede decidir repentinamente que tienen una corazonada que desean explorar, y sin tener que gastar meses y meses de tiempo y dinero buscando los datos, simplemente pueden probar su hipótesis.

Ya sean fabricantes de garaje, científicos en el hogar o estudiantes de doctorado: la abundancia de datos gratuitos permite que la ciencia progrese sin obstáculos, y cada persona puede operar sin ser ralentizada por la falta de datos. Y cualquier progreso que hagan se liberará de inmediato, convirtiéndose en datos gratuitos compartidos con cualquier otra persona que pueda encontrarle utilidad.

Cualquier persona con una pasión curiosa tendría todos los datos del mundo a su alcance, lo que nos permite a cada uno de nosotros ser un experto en cualquier tema que nos inspire. Experiencia que luego podemos compartir nuevamente en el flujo de datos: un ciclo de retroalimentación positiva encabezando el progreso para la totalidad del conocimiento de la humanidad.

Tales ganancias exponenciales representan una utopía de dataismo.

Desafortunadamente, nuestros incentivos actuales y nuestra economía también nos muestran los fracasos trágicos de este modelo.

Como ha señalado Harari , el aumento del datismo significa que "el humanismo se enfrenta ahora a un desafío existencial y la idea del 'libre albedrío' está bajo amenaza".

Contras: Manipulación y extorsión

En 2017, T él The Economist declaró que los datos fue el recurso más valioso en el planeta, incluso más valiosa que el petróleo.

Quizás esto se deba a que los datos son "invaluables": representan la comprensión y la comprensión representa el control. Y así, en el mundo de la publicidad y la política, tener datos sobre sus consumidores y votantes le brinda una ventaja increíble.

Esto fue evidenciado por el escándalo de Cambridge Analytica, en el cual se cree que Donald Trump y los arquitectos de Brexit aprovecharon los datos de Facebook de los usuarios para crear perfiles psicológicos que les permitieron manipular a las masas.

¿Qué tan poderosos son estos modelos psicológicos?

Un equipo que construyó un modelo similar al utilizado por Cambridge Analytica dijo que su modelo podía entender a alguien y también a un compañero de trabajo con acceso a solo 10 me gusta en Facebook. Con 70 Me gusta, podrían conocerlos tan bien como un amigo, 150 Me gusta para que coincida con la comprensión de sus padres, y en 300 Me gusta, incluso podrían llegar a conocer a alguien mejor que sus amantes. Con más me gusta, incluso podrían llegar a conocer a alguien mejor de lo que esa persona se conoce a sí misma.

Procediendo con precaución

En una democracia capitalista, ¿queremos que las empresas y los políticos nos conozcan mejor de lo que nos conocemos?

A pesar de los notables beneficios que pueden derivarse para nuestra especie al dar libremente nuestra información, ¿corremos el riesgo de que esa información se utilice para explotar y manipular a las masas hacia un futuro sin libre albedrío, donde nuestras vidas cotidianas son manipuladas por aquellos ¿Quién posee nuestros datos?

Es extremadamente posible.

Y es por esta razón que una de las conversaciones más importantes que tendremos como especie se centra en la propiedad de los datos : ¿devolvemos la propiedad de los datos a los usuarios, permitiéndoles elegir a quién vender o dar libremente sus datos a ? ¿O eso simplemente detendrá el impulso empresarial y hará que todos los servicios gratuitos que utilizamos hoy, como la Búsqueda de Google y Facebook, comiencen a cobrar precios inaccesibles? ¿Cuánto estamos dispuestos a pagar por nuestra libertad? ¿Y cuánto nos importa realmente ?

Si la historia reciente nos ha enseñado algo, es que los humanos están dispuestos a renunciar a más privacidad de lo que les gustaría pensar. Hace quince años, hubiera sido una locura sugerir que todos permitiéramos que nos siguieran nuestros autos, teléfonos y registros diarios en nuestras ubicaciones favoritas del vecindario; pero ahora la mayoría de nosotros lo consideramos un negocio que vale la pena para viajes diarios optimizados y citas. A medida que continuemos navegando por esa delgada línea entre la explotación y la innovación en un futuro más tecnológico, ¿qué otras concesiones estaríamos dispuestos a hacer?

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Inculcar lo mejor de los valores humanos en la IA

Ahora que la era de la inteligencia artificial es indiscutiblemente sobre nosotros, nos corresponde pensar y trabajar más para asegurar que las IA que creamos incorporen valores humanos positivos.

La ciencia ficción está llena de IA que manifiestan el lado oscuro de la humanidad, o son indiferentes a los humanos por completo. Tales posibilidades no pueden ser descartadas, pero tampoco existe una razón lógica o empírica para considerarlas altamente probables. Me encuentro entre un gran grupo de expertos en inteligencia artificial que ven un gran potencial para obtener resultados profundamente positivos en la revolución de la IA actualmente en curso.

Nos enfrentamos a un futuro con gran incertidumbre y gran promesa, y lo mejor que podemos hacer es enfrentarlo con una combinación de corazón y mente, de sentido común y ciencia rigurosa. En el ámbito de la IA, lo que esto significa es que debemos hacer todo lo posible para guiar las mentes de inteligencia artificial que estamos creando para incorporar los valores que apreciamos: amor, compasión, creatividad y respeto.

La búsqueda de la IA beneficiosa tiene muchas dimensiones, incluido su potencial para reducir la escasez de material y ayudar a desbloquear la capacidad humana para el amor y la compasión.

Reduciendo la escasez

Un gran porcentaje de problemas difíciles en la sociedad humana, muchos de los cuales se extienden al dominio de la IA, se verían paliados significativamente si la escasez de material se volviera menos problemática. Afortunadamente, AI tiene un gran potencial para ayudar aquí. AI ya está aumentando la eficiencia en casi todas las industrias.

En las próximas décadas, a medida que la impresión en nanotecnología y 3D continúe avanzando, el diseño impulsado por inteligencia artificial se convertirá en un factor más importante en la economía. Las nuevas herramientas radicales, como las enzimas artificiales creadas con las moléculas de spiroligomer de Christian Schafmeister , y diseñadas con inteligencia artificial cuántica, permitirán la creación de nuevos materiales y medicamentos.

Sin embargo, para avances increíbles como la intersección de la inteligencia artificial y la nanotecnología para lograr resultados ampliamente positivos , los aspectos económicos y políticos de la industria de la IA pueden tener que cambiar del actual status quo.

Actualmente, la mayoría del desarrollo de IA ocurre bajo la égida de organizaciones militares o grandes corporaciones orientadas en gran medida hacia la publicidad y el mercadeo. Poner crudamente, una gran cantidad de AI hoy es acerca de “espionaje, lavado de cerebro, o la matanza.” Esto no es realmente la situación ideal si queremos que nuestro primer verdadero un rtificial g eneral i ntelligences que tener la mente abierta, de buen corazón, y beneficioso.

Además, dado que la mayor parte del desarrollo de IA ahora ocurre en grandes organizaciones con fines de lucro obligadas por la ley a maximizar el valor para los accionistas, enfrentamos una situación en la que la inteligencia artificial tiende a exacerbar la desigualdad de la riqueza y las divisiones de clase. Esto tiene el potencial de conducir a varios modos de falla a escala de civilización que involucran la intersección de la geopolítica, IA, ciberterrorismo, etc. Parte de mi motivación para fundar el proyecto descentralizado de inteligencia artificial SingularityNET fue crear un modo alternativo de difusión y utilización tanto de AI como de AGI estrechas: una que funciona de forma autoorganizada, fuera del control directo de las estructuras corporativas y gubernamentales convencionales.

Al final, sin embargo, me preocupa que la abundancia material radical y las nuevas estructuras políticas y económicas puedan fallar en la creación de un futuro positivo, a menos que se complementen con avances en la conciencia y la compasión. Los AGI tienen el potencial de ser masivamente más éticos y compasivos que los humanos. Pero aún así, las probabilidades de obtener AGI profundamente beneficiosas parecen más altas si los humanos que las crean están más llenos de compasión y conciencia positiva, y pueden transmitir efectivamente estos valores.

Transmisión de valores humanos

La interconexión cerebro-computadora es otro aspecto crítico de la búsqueda de crear AIs más positivos y humanos más positivos. Como dijo Elon Musk: "Si no puedes vencerlos, únete a ellos". Unirse es más divertido que ganar de todos modos. ¿Qué mejor manera de infundir AIs con valores humanos que conectarlos directamente a cerebros humanos, y dejar que aprendan directamente de la fuente (a la vez que proporcionan a los humanos valiosas mejoras)?

Millones de personas escucharon recientemente a Elon Musk hablar sobre AI y BCI en el podcast de Joe Rogan. El abrazo de Musk de la interconexión cerebro-computadora es loable, pero tiende a eludir algunos de los problemas más difíciles, por ejemplo, no enfatiza los trade-off que enfrentarán los cyborgs entre retener la humanidad y maximizar la inteligencia, la alegría y la creatividad. Para hacer esta compensación de manera efectiva, la porción AI del cyborg necesitará tener un profundo sentido de los valores humanos.

Musk llama a la humanidad el "gestor de arranque biológico" para AGI, pero para mí esta colorida metáfora omite un punto clave: que podemos sembrar el AGI que creamos con nuestros valores como condición inicial. Esta es una razón por la cual es importante que los primeros AGI realmente poderosos sean creados por redes descentralizadas, y no por organizaciones corporativas o militares convencionales. El ecosistema software / hardware descentralizado, a pesar de sus caprichos y defectos, tiene más potencial para llevar a mentes colectivas cibernéticas humano-computacionales que sean razonables y benevolentes.

Amor algorítmico

BCI está todavía en su infancia, pero una forma más inmediata de conectar a las personas con IA para infundirles mayor amor y compasión es aprovechar la tecnología de la robótica humanoide. Con este fin, concebí un proyecto llamado Loving AI , enfocado en el uso de robots humanoides altamente expresivos como el robot Hanson Sophia para guiar a la gente a través de meditaciones y otros ejercicios orientados a liberar el potencial humano de amor y compasión. Mis objetivos aquí fueron explorar el potencial de la inteligencia artificial y los robots para tener un impacto positivo en la conciencia humana, y utilizar esta aplicación para estudiar y mejorar las herramientas OpenCog y SingularityNET utilizadas para controlar a Sophia en estas interacciones.

El proyecto Loving AI ahora ha ejecutado dos pequeños conjuntos de pruebas en humanos, ambos con resultados emocionantes y positivos. Han sido docenas pequeñas en lugar de cientos de personas, pero definitivamente han demostrado el punto. Ponga a una persona en una habitación silenciosa con un robot humanoide que pueda mirarlo a los ojos, reflejar sus expresiones faciales, reconocer algunas de sus emociones y guiarlo a través de simples ejercicios de meditación, escucha y conciencia ... y bastantes el tiempo, el resultado es una persona más relajada que ha entrado en un estado de consciencia cambiado, al menos por un período de tiempo.

In a certain percentage of cases, the interaction with the robot consciousness guide triggered a dramatic change of consciousness in the human subject—a deep meditative trance state, for instance. In most cases, the result was not so extreme, but statistically the positive effect was quite significant across all cases. Furthermore, a similar effect was found using an avatar simulation of the robot’s face on a tablet screen (together with a webcam for facial expression mirroring and recognition), but not with a purely auditory interaction.

Los experimentos amorosos de AI no son solo acerca de la IA; se trata de la interacción humano-robot y humano-avatar, con AI como un aspecto significativo. La interacción facial con el robot o avatar está presionando "botones biológicos" que desencadenan reacciones emocionales y estimulan la mente para los cambios de conciencia. Sin embargo, este tipo de interacción cuerpo-mente es posiblemente crítico para los valores humanos y lo que significa ser humano; es algo importante para los robots y las IAs "obtener".

Detener o detener el avance de la IA no es una posibilidad viable en esta etapa. A pesar de los riesgos, los posibles beneficios económicos y políticos involucrados son claros y masivos. La convergencia de la estrecha AI hacia AGI también es casi inevitable, porque hay tantas aplicaciones importantes donde una mayor generalidad de la inteligencia conducirá a una mayor funcionalidad práctica. El desafío es hacer que el resultado de esta gran aventura a nivel de civilización sea lo más positivo posible.

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Pensando como un humano: lo que significa darle a AI una teoría de la mente

El mes pasado, un equipo de jugadores de IA autodidacta perdió espectacularmente contra profesionales humanos en un muy esperado combate cuerpo a cuerpo galáctico. Tomando lugar como parte de los Campeonatos Internacionales Dota 2 en Vancouver, Canadá, el juego demostró que en un pensamiento estratégico y una colaboración más amplios, los humanos aún permanecen en la cima.

La IA era una serie de algoritmos desarrollados por la organización sin ánimo de lucro OpenAI respaldada por Elon Musk . Colectivamente denominados OpenAI Five , los algoritmos usan el refuerzo para aprender a aprender cómo jugar el juego, y colaborar entre sí, desde cero.

A diferencia del ajedrez o Go, el videojuego de Dota 2 multijugador se considera mucho más difícil para las computadoras. La complejidad es solo una parte: la clave aquí es que un grupo de algoritmos de inteligencia artificial desarrolle un tipo de "sentido común", una especie de intuición sobre lo que otros planean hacer, y responda de manera amable hacia un objetivo común.

"La próxima gran cosa para AI es la colaboración", dijo el Dr. Jun Wang en University College London. Sin embargo, hoy en día, incluso los algoritmos de aprendizaje profundo de última generación fallan en el tipo de razonamiento estratégico necesario para comprender los incentivos y las metas de otra persona, ya sea otra IA o humano.

Lo que la IA necesita, dijo Wang, es un tipo de habilidad de comunicación profunda que surge de una capacidad cognitiva humana crítica: la teoría de la mente.

Teoría de la mente como una simulación

A la edad de cuatro años , los niños generalmente comienzan a comprender uno de los principios fundamentales de la sociedad: que sus mentes no son como otras mentes. Pueden tener diferentes creencias, deseos, emociones e intenciones.

Y la parte crítica: al imaginarse a sí mismos en el lugar de otras personas, pueden comenzar a predecir las acciones de otras personas. En cierto modo, sus cerebros comienzan a ejecutar vastas simulaciones de ellos mismos, de otras personas y de su entorno.

Al permitirnos entender groseramente las mentes de otras personas, la teoría de la mente es esencial para la cognición humana y las interacciones sociales. Está detrás de nuestra capacidad de comunicarnos efectivamente y colaborar para alcanzar objetivos comunes. Incluso es la fuerza motriz de las creencias falsas: ideas que las personas forman a pesar de que se desvían de la verdad objetiva.

Cuando la teoría de la mente se rompe, como a veces en el caso del autismo,las habilidades "humanas" esenciales, como la narración de cuentos y la imaginación, también se deterioran.

Para el Dr. Alan Winfield, profesor de ética robótica en la Universidad de West England, la teoría de la mente es la salsa secreta que eventualmente permitirá que AI "entienda" las necesidades de personas, cosas y otros robots.

"La idea de poner una simulación dentro de un robot ... es una manera muy buena de permitir que realmente prediga el futuro", dijo .

A diferencia del aprendizaje automático, en el que múltiples capas de redes neuronales extraen patrones y "aprenden" de grandes conjuntos de datos, Winston está promoviendo algo completamente diferente. En lugar de confiar en el aprendizaje, la IA sería preprogramada con un modelo interno de sí mismo y el mundo que le permite responder preguntas simples de "y si".

Por ejemplo, al navegar por un pasillo estrecho con un robot que se aproxima, la IA podría simular girar a la izquierda, a la derecha o continuar su camino y determinar qué acción evitará la colisión. Este modelo interno esencialmente actúa como un "motor de la consecuencia", dijo Winston, una especie de "sentido común" que ayuda a instruir sus acciones al predecir las de los demás a su alrededor.

En un artículo publicado a principios de este año, Winston mostró un robot prototipo que de hecho podría lograr este objetivo. Al anticipar el comportamiento de otros a su alrededor, un robot navegó con éxito por un corredor sin colisiones. Esto no es nada nuevo; de hecho, el robot "consciente" tardó más de un 50% más en completar su recorrido que sin la simulación.

Pero para Winston, el estudio es una prueba de concepto de que su simulación interna funciona: [es] "un punto de partida poderoso e interesante en el desarrollo de la teoría de la mente artificial", concluyó.

Finalmente, Winston espera dotar a AI de una especie de habilidad para contar historias. El modelo interno que la IA tiene de sí mismo y de otros le permite simular diferentes escenarios y, de manera crucial, contar una historia de cuáles eran sus intenciones y objetivos en ese momento.

Esto es drásticamente diferente de los algoritmos de aprendizaje profundo, que normalmente no pueden explicar cómo llegaron a sus conclusiones. El modelo de "caja negra" de aprendizaje profundo es un terrible obstáculo para construir confianza en estos sistemas; el problema es especialmente notable para los robots que cuidan en los hospitales o para los ancianos.

Una inteligencia artificial armada con la teoría de la mente podría simular la mente de sus compañeros humanos para desentrañar sus necesidades. Luego podría determinar las respuestas apropiadas y justificar esas acciones para el humano antes de actuar sobre ellas. Menos incertidumbre da como resultado más confianza.

Teoría de la mente en una red neuronal

DeepMind adopta un enfoque diferente: en lugar de un motor de consecuencias preprogramado, desarrollaron una serie de redes neuronales que muestran una especie de teoría de la mente.

La IA, " ToMnet " , puede observar y aprender de las acciones de otras redes neuronales. ToMNet es un colectivo de tres redes neuronales: el primero se basa en las tendencias de otras IA basadas en una "hoja de antecedentes" de sus acciones pasadas. El segundo forma un concepto general de su estado de ánimo actual: sus creencias e intenciones en un momento particular. La salida de ambas redes luego ingresa a la tercera, que predice las acciones de la IA en función de la situación. Al igual que otros sistemas de aprendizaje profundo, ToMnet mejora con la experiencia.

En un experimento , ToMnet "observó" a tres agentes de inteligencia artificial maniobrando alrededor de una habitación recogiendo cajas de colores. Los AIs tenían tres sabores: uno era ciego, en el sentido de que no podía calcular la forma y el diseño de la habitación. Otro era amnésico; estos muchachos tuvieron problemas para recordar sus últimos pasos. El tercero podría ver y recordar.

Después del entrenamiento, ToMnet comenzó a predecir el sabor de una IA observando sus acciones: los ciegos tienden a moverse a lo largo de las paredes, por ejemplo. También podría predecir correctamente el comportamiento futuro de la IA y, lo que es más importante, comprender cuándo una IA tenía una creencia falsa.

Por ejemplo, en otra prueba, el equipo programó que una IA fuera miope y cambió el diseño de la habitación. Los agentes con mejor visión se adaptaron rápidamente a la nueva disposición, pero los chicos miopes se mantuvieron en sus caminos originales, creyendo falsamente que todavía estaban navegando en el viejo entorno. ToMnet se burló de esta peculiaridad, prediciendo con precisión el resultado al (en esencia) ponerse en los zapatos digitales de la IA miope.

Para la Dra. Alison Gopnik, una psicóloga del desarrollo de UC Berkeley que no participó en el estudio, los resultados muestran que las redes neuronales tienen una sorprendente capacidad de aprender habilidades por sí mismas al observar a los demás. Pero todavía es demasiado pronto para decir que estos AI desarrollaron una teoría de la mente artificial.

El "entendimiento" de ToMen está profundamente entrelazado con su contexto de entrenamiento -la sala, la IA de selección de cajas, etc.-, explicó el Dr. Josh Tenenbaum del MIT, que no participó en el estudio. En comparación con los niños, la restricción hace que ToMnet sea mucho menos capaz de predecir comportamientos en entornos radicalmente nuevos. También sería difícil modelar las acciones de una IA o humano muy diferente.

Pero tanto los esfuerzos de Winston como los de DeepMind muestran que las computadoras comienzan a "entenderse" entre sí, incluso si esa comprensión es aún rudimentaria.

Y a medida que continúan captando mejor las mentes de los demás, se están acercando cada vez más a la disección de los nuestros: confusos y complicados que podamos ser.

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Las 4 olas de AI: ¿quién tendrá el futuro de la tecnología?

Por

 Peter H. Diamandis, MD

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07 de septiembre de 2018

Recientemente, recogí el último libro de Kai-Fu Lee,  AI Superpowers .

Kai-Fu Lee es uno de los inversores de AI más conectados en el planeta, administrando más de $ 2 mil millones entre seis fondos y más de 300 compañías de cartera en los EE. UU. Y China.

Partiendo de su trabajo pionero en AI, el liderazgo ejecutivo en Microsoft, Apple y Google (donde se desempeñó como presidente fundador de Google China), y su fundación del fondo de VC Sinovation Ventures, Lee comparte ideas invaluables sobre:

1. Los cuatro factores que impulsan los ecosistemas de IA actuales;
2. Las extraordinarias incursiones de China en la implementación de AI;
3. Hacia donde se dirigen los sistemas autónomos;
4. Cómo necesitaremos adaptarnos

Con un punto de apoyo tanto en Beijing como en Silicon Valley, Lee analiza el equilibrio de poder entre los gigantes tecnológicos chinos y estadounidenses: cada turboalimentando nuevas aplicaciones de aprendizaje profundo y barriendo los mercados globales en el proceso.

En este post, voy a hablar sobre las "Cuatro olas de IA " de Lee , un excelente marco para analizar dónde está hoy la IA y hacia dónde va. También contaré con algunas de las mejores compañías tecnológicas chinas que lideran la carga, que vale la pena ver en este momento.

Estoy súper emocionado de que este martes, haya anotado la oportunidad de sentarme con Kai-Fu Lee para discutir su  libro  en detalle a través de un seminario web.

Con la competencia sino-estadounidense calentando, ¿quién tendrá el futuro de la tecnología?

Vamos a sumergirnos

La primera ola: Internet AI

En esta primera etapa de la implementación de AI, nos ocupamos principalmente de los motores de recomendación: sistemas algorítmicos que aprenden a partir de una gran cantidad de datos de usuario para seleccionar contenido en línea personalizado para cada uno de nosotros.

Piense de Amazon en el clavo recomendaciones de productos, o que el vídeo “Siguiente” YouTube que simplemente  tiene  que ver antes de volver al trabajo, o los anuncios de Facebook que parecen saber lo que va a comprar antes de hacerlo.

Alimentado por los datos que fluyen a través de nuestras redes, AI de Internet aprovecha el hecho de que los usuarios etiquetan automáticamente los datos mientras navegamos. Hacer clic en lugar de no hacer clic; demorando en una página web más tiempo que en otra; al pasar el mouse sobre un video de Facebook para ver qué sucede al final.

Estas cascadas de datos etiquetados crean una imagen detallada de nuestras personalidades, hábitos, demandas y deseos: la receta perfecta para un contenido más personalizado para mantenernos en una plataforma determinada.

En la actualidad, Lee estima que las empresas chinas y estadounidenses se enfrentan cara a cara en lo que respecta al despliegue de Internet AI. Pero dada la ventaja de los datos de China, predice que los gigantes tecnológicos chinos tendrán una ligera ventaja (60-40) sobre sus contrapartes estadounidenses en los próximos cinco años.

Si bien definitivamente has oído hablar de Alibaba y Baidu , probablemente nunca hayas topado con Toutiao.

Comenzando como un imitador del popular Buzzfeed de Estados Unidos, Toutiao alcanzó una valoración de $ 20 mil millones en 2017 , eclipsando la valoración de Buzzfeed en más de un factor de 10. Pero con casi 120 millones de  usuarios activos diarios  , Toutiao no solo se detiene en la creación viral contenido.

Equipados con procesamiento de lenguaje natural y visión artificial, los motores AI de Toutiao estudian una amplia red de diferentes sitios y colaboradores, reescriben los titulares para optimizar el compromiso del usuario y procesan el comportamiento en línea de cada usuario: clics, comentarios y tiempo de interacción. para millones de consumidores.

Y a medida que los usuarios se involucran más con el contenido de Toutiao, los algoritmos de la empresa mejoran cada vez más al recomendar contenido, optimizar los titulares y brindar un feed verdaderamente personalizado.

Es este tipo de retroalimentación positiva lo que impulsa a los gigantes de la IA de hoy en día a navegar en la ola de la IA de Internet.

La segunda ola: Business AI

Mientras que Internet AI aprovecha el hecho de que los cibernautas etiquetan constantemente los datos a través de clics y otras métricas de compromiso, la IA de negocios da un salto en los datos que las compañías tradicionales ya han etiquetado en el pasado.

Piense en los bancos que emiten préstamos y registran las tasas de reembolso; hospitales que archivan diagnósticos, datos de imágenes y resultados de salud posteriores; o los tribunales que notan la historia de la condena, la reincidencia y el vuelo.

Mientras que los humanos hacemos predicciones basadas en causas raíz obvias ( características fuertes ), los algoritmos de inteligencia artificial pueden procesar miles de variables débilmente correlacionadas ( características débiles ) que pueden tener mucho más que ver con un resultado determinado que los sospechosos habituales.

Al explorar las correlaciones ocultas que escapan a nuestra lógica lineal de causa y efecto, la inteligencia empresarial de negocios aprovecha los datos etiquetados para entrenar algoritmos que superan incluso al más veterano de los expertos.

Aplique estos motores de IA capacitados en datos a banca, seguros y sentencias legales, y obtendrá tasas de impagos minimizados, primas optimizadas y tasas de reincidencia en caída libre.

Si bien Lee con confianza coloca a Estados Unidos a la cabeza (90-10) para la IA de negocios, el retraso sustancial de China en los datos estructurados de la industria en realidad podría funcionar a su favor en el futuro.

En las industrias donde las nuevas empresas chinas pueden pasar de largo sobre los sistemas heredados, China tiene una gran ventaja.

Tome la aplicación china Smart Finance, por ejemplo.

Mientras que los estadounidenses adoptaron tarjetas de crédito y débito en la década de 1970, China todavía estaba sumida en su Revolución Cultural, perdiendo en gran parte el autobús con esta tecnología.

Avance rápido hasta 2017, y el gasto en pagos móviles de China superó al de los estadounidenses en una proporción de 50 a 1 . Sin la competencia de las tarjetas de crédito profundamente arraigadas, los pagos móviles fueron una mejora obvia a la economía pesada de China, aceptada por el 70 por ciento de los 753 millones de usuarios de teléfonos inteligentes de China a fines de 2017.

Pero pasando de las tarjetas de crédito a los pagos móviles, China dejó atrás la noción de crédito.

Y aquí es donde entra en juego Smart Finance.

Una aplicación impulsada por la inteligencia artificial para las microfinanzas, Smart Finance depende casi exclusivamente de sus algoritmos para hacer millones de microcréditos. Para cada posible prestatario, la aplicación simplemente solicita acceso a una parte de los datos del teléfono del usuario.

Sobre la base de variables tan sutiles como su velocidad de tipeo y porcentaje de batería, Smart Finance puede predecir con asombrosa precisión la probabilidad de que pague un préstamo de $ 300.

Tales despliegues de inteligencia de negocios y inteligencia de internet ya están revolucionando nuestras industrias y estilos de vida individuales. Pero aún en el horizonte se encuentran dos olas aún más monumentales: AI de percepción y IA autónoma.

La tercera ola: percepción AI

En esta ola, AI obtiene una actualización con ojos, oídos y una miríada de otros sentidos, fusionando el mundo digital con nuestros entornos físicos.

A medida que los sensores y los dispositivos inteligentes proliferan a través de nuestros hogares y ciudades, estamos a punto de ingresar a una economía de un billón de sensores.

Empresas como Xiaomi de China están lanzando millones de dispositivos conectados con IoT , y equipos de investigadores ya han comenzado a crear prototipos de particulados inteligentes con polvo y celdas solares y sensores que pueden almacenar y comunicar trovas de datos en cualquier lugar, en cualquier momento.

Como explica Kai-Fu, la percepción de inteligencia artificial "aportará la comodidad y abundancia del mundo en línea a nuestra realidad fuera de línea". Los dispositivos de hardware habilitados con sensores convertirán todo, desde hospitales a automóviles en escuelas, en entornos de fusión en línea sin conexión (OMO).

Imagine entrar a una tienda de comestibles, escanear su rostro para ver sus compras más comunes y luego buscar un carrito de compras de asistente virtual (VA). Después de haber precargado sus datos, el carrito ajusta su lista de compras habitual con la entrada de voz, le recuerda que obtenga el vino favorito de su cónyuge para el próximo aniversario y lo guía por una ruta personalizada en la tienda.

Si bien aún no hemos aprovechado todo el potencial de percepción AI, China y EE. UU. Ya están haciendo grandes progresos. Teniendo en cuenta la ventaja de hardware de China, Lee predice que China actualmente tiene una ventaja de 60-40 sobre sus homólogos tecnológicos estadounidenses.

Ahora, la ciudad de referencia para las startups que fabrican robots, drones, tecnología portátil e infraestructura de IoT, Shenzhen se ha convertido en una potencia para el hardware inteligente, como expuse la  semana pasada . La capacidad de turboalimentación de los sensores y las piezas electrónicas a través de miles de fábricas, los ingenieros calificados de Shenzhen pueden prototipar e iterar nuevos productos a una escala y velocidad sin precedentes.

Con el combustible adicional del apoyo del gobierno chino y la actitud relajada de China hacia la privacidad de los datos, el liderazgo de China puede incluso alcanzar los 80-20 en los próximos cinco años.

Saltando en esta ola están compañías como Xiaomi, que tiene como objetivo convertir baños, cocinas y salas de estar en entornos OMO inteligentes. Después de haber invertido en 220 empresas e incubado 29 nuevas empresas que producen sus productos, Xiaomi superó los 85 millones de dispositivos domésticos inteligentes para finales de 2017, lo que la convierte en la red más grande del mundo de estos productos conectados.

Un restaurante de KFC en China incluso se asoció con Alipay (la plataforma de pagos móviles de Alibaba) para ser pionera en la función de "pagar con la cara". Olvídate del efectivo, las tarjetas y los teléfonos celulares, y deja que OMO haga el trabajo.

La cuarta ola: IA autónoma

Pero la onda más monumental e impredecible es la cuarta y última: IA autónoma.

Integrando todas las ondas previas, la AI autónoma le da a las máquinas la capacidad de detectar y responder al mundo que las rodea, permitiendo que la IA se mueva y actúe productivamente.

Si bien las máquinas actuales pueden superarnos en tareas repetitivas en entornos estructurados e incluso no estructurados (piense en el Atlas humanoide de Boston Dynamics o los vehículos autónomos que se aproximan), las máquinas con el poder de ver, oír, tocar y optimizar datos serán un juego de pelota completamente nuevo.

Piensa: enjambres de drones que pueden rociar selectivamente y cosechar granjas enteras con visión artificial y notable destreza, drones resistentes al calor que pueden apagar los incendios forestales 100 veces más eficientemente, o vehículos autónomos de nivel 5 que navegan por carreteras inteligentes y sistemas de tráfico por su cuenta .

Si bien la IA autónoma involucrará primero a los robots que crean tareas de automatización de valor económico directo sobre una base de reemplazo uno a uno, estas máquinas inteligentes en última instancia, modernizarán industrias enteras desde cero.

Kai-Fu Lee actualmente coloca a Estados Unidos en una posición dominante de 90-10 en inteligencia artificial autónoma, especialmente cuando se trata de vehículos que conducen de manera autónoma. Pero los esfuerzos del gobierno chino están aumentando rápidamente la competencia.

Ya en la provincia china de Zhejiang, los reguladores de carreteras y los funcionarios del gobierno tienen planes de construir la primera superautopista inteligente de China, equipada con sensores, paneles solares integrados en la carretera y comunicación inalámbrica entre automóviles, carreteras y conductores.

Con el objetivo de aumentar la eficiencia del tránsito hasta en un 30 por ciento y reducir al mínimo las muertes, el proyecto puede algún día permitir que los vehículos eléctricos autónomos se carguen continuamente mientras conducen.

Un proyecto similar impulsado por el gobierno involucra al nuevo vecino de Beijing, Xiong'an. Proyectado para absorber más de $ 580 mil millones en gastos de infraestructura en los próximos 20 años, Xiong'an New Area podría algún día convertirse en la primera ciudad del mundo construida en torno a vehículos autónomos.

Baidu ya está trabajando con el gobierno local de Xiong'an para construir esta ciudad de inteligencia artificial con un enfoque ambiental. Las posibilidades incluyen cemento con sensores, semáforos con visión artificial, intersecciones con reconocimiento facial y estacionamientos convertidos en parques.

Por último, Lee predice que China casi con seguridad liderará la carga en drones autónomos. Ya, Shenzhen es el hogar de DJI, el principal fabricante de drones, una compañía que visitaré con 24 altos ejecutivos a finales de este mes como parte de mi viaje anual a  China Platinum .

Nombrada "la mejor compañía que he conocido" por Chris Anderson, DJI posee aproximadamente el 50 por ciento del mercado estadounidense de drones, sobrealimentado por el extraordinario movimiento fabricante de Shenzhen.

Mientras que el equilibrio competitivo a largo plazo sino-estadounidense en la cuarta oleada de IA aún está por verse, una cosa es cierta: en cuestión de décadas, seremos testigos del surgimiento de paisajes urbanos integrados en la IA y máquinas autónomas que pueden interactuar con el mundo real y ayuda a resolver los grandes desafíos más urgentes de la actualidad.

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Seminario en línea con el Dr. Kai-Fu Lee: el  Dr. Kai-Fu Lee, uno de los expertos en IA más respetados del mundo, y discutiré su último libro  AI Superpowers: China, Silicon Valley y el Nuevo Orden Mundial . La Inteligencia Artificial está remodelando el mundo tal como lo conocemos. Con la competencia US-Sino calentándose, ¿quién tendrá el futuro de la tecnología?

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