Humanizando la IA: la carrera por reemplazarnos

La humanización de la tecnología fue un tema importante en el SXSW de este año. Sesiones con nombres como ‘Tecnología empática y el final de la cara de póker’, ‘¿Las máquinas podrán sentir?’ y ‘Expediciones al valle misterioso’ muestran cómo la Inteligencia Artificial va dominando la conversación. 

Entonces, ¿puede, y lo que es más importante, la IA debe ser más como nosotros? 
Por David Coombs*

 

No hay duda de que puede, generalmente de una de dos maneras. El primero es la simulación, donde enseñamos a la  Inteligencia Artificial, a través de respuestas aprendidas, para emularnos. Esto comenzó en 1966 con un chatbot llamado Eliza que solo podía reformular lo que se le preguntó, lo que llevó a Sophie, lo último en chatbots, que es un ciudadano de la vida real de Arabia Saudita.

 

El segundo enfoque para hacer que la IA se parezca más a nosotros es enseñarle semántica y procesamiento del lenguaje natural, para que pueda entender más sobre la intención detrás de las palabras. Alexa de Amazon es el ejemplo más conocido de esto, pero hay muchos más: el ‘Project Debater’ de IBM es capaz de enfrentarse a los humanos en discusiones sobre temas complejos, y ToMnets, – la ‘teoría de las redes mentales’-, actualmente está impulsando la comprensión de AI al siguiente nivel.

 

Esta IA avanzada pertenece a lo que se conoce como ‘Uncanny Valley’, porque la investigación muestra que los chatbots que se ven y se comportan demasiado como un humano causan miedo en los participantes. Las personas quieren que la experiencia termine lo más rápido posible, mientras que con los chatbots basados ​​en texto, son mucho más cómodos de participar.

 

Entonces, ¿es correcto hacer que la IA sea lo más humana posible, o deberíamos centrarnos en utilizar los avances tecnológicos como una fuerza para el bien? Tomemos la voz, por ejemplo, donde la tecnología nos puede ayudar enormemente, especialmente a los ancianos. 

 

AlterEgo permite a los usuarios comunicarse en silencio con un dispositivo mediante la vocalización interna. Las máquinas entienden los movimientos internos sutiles, que luego envían una salida auditiva a través de un dispositivo óseo, lo que permite al usuario escuchar la respuesta sin obstruir ninguno de sus sentidos físicos.

 

 

A menudo, las cosas pequeñas son las que tienen el mayor impacto. Imagine a una persona con una enfermedad de desgaste muscular: al instalar un sistema de movimiento de cama activado por voz, no solo puede brindarle la capacidad de moverse físicamente y girar, sino que también le devuelve la sensación de control. Esto también tiene un impacto en el cuidador, que ya no tiene que levantarse cada hora durante la noche para hacer el cambio de cama.

 

A medida que la IA avanza, estos sistemas se vuelve cada vez más sofisticada, ¿podemos simplemente reemplazar a los humanos en el proceso? Si la Inteligencia Artificial puede crear obras de arte originales que se venden en Christie’s por $ 432,500, ¿nos estamos convirtiendo en los arquitectos de nuestra propia redundancia? 

 

Creado usando Redes Adversarias Generativas (Generative Adversarial Networks -GAN-), ahora es posible usar IA para originar y emular. La premisa de una GAN es bastante simple. Tome dos redes neuronales y solicite un algoritmo (generativo) para crear una nueva versión de algo. Luego le pide a un segundo algoritmo (adversario) que intente distinguir las versiones de IA de las versiones humanas. Cada vez que la red de adversarios rechaza algo, la red generativa aprende y mejora. Cada vez que la red generativa mejora, también lo hace la adversaria. Esto continúa hasta que la versión de AI sea indetectable. Son las redes GAN las que actualmente impresionan y asustan a las personas con caras realistas en este sitio web .

 

Pero en escenarios del mundo real no es tan simple encender la IA y apagar a las personas. Por ejemplo, DoorDash, la compañía de entrega de alimentos con sede en los EE. UU., utiliza IA en muchas áreas del negocio, desde calcular los tiempos de entrega hasta sugerir nuevos restaurantes que deberían agregarse a la plataforma. Al tratar de identificar la mejor imagen para cada restaurante a fin de atraer clientes, AI recomendó que cada restaurante use una imagen de una botella de Coca-Cola. Puede que haya sido lo más comúnmente ordenado, pero la IA no fue capaz de entender que Coca-Cola fue solo un factor muy pequeño en la compleja toma de decisiones que se requiere para elegir un restaurante. 

 

Entertainment AI es una compañía que automatiza la creación de contenido y la narración de historias, pero su fundadora, Anne Greenberg, también involucra al humano en el proceso; de lo contrario, las máquinas simplemente crean cosas en las que solo las máquinas están interesadas, ¿y quién quiere eso?

 

¿Qué nos dice todo esto sobre el futuro de la IA? Bueno, para mí es muy simple. No deberíamos tratar de emular y reemplazar a los humanos con tecnología, deberíamos mejorarlos. No en un estilo ‘Terminator’, sino ayudándonos a mejorarnos y ayudándonos a llevar vidas más gratificantes.

 

Quizás necesitamos redefinir la IA. Este debería ser un mundo de inteligencia aumentada en lugar de inteligencia artificial.

 

David Coombs es jefe de servicios estratégicos en Cheil UK

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