La verdadera amenaza de la inteligencia artificial | Matthías Galle | TEDxCordoba

TEDx Talks

24 Jan 201912:29

Summary

TLDREl transcript habla sobre la inteligencia artificial y cómo su percepción a menudo se centra en el miedo al fin de la humanidad, en lugar de en los peligros inmediatos que ya están sucediendo. Se describe la evolución de la IA desde los años 50, con la introducción de modelos matemáticos por Chomsky, hasta los métodos actuales basados en probabilidades y aprendizaje automático. Se discute la falta de robustez de estos sistemas y cómo, al ser entrenados en datos preexistentes, pueden reflejar y perpetuar los prejuicios humanos. El orador aboga por una actitud crítica hacia la tecnología y la importancia de la diversidad en la creación de sistemas de IA para evitar la codificación de prejuicios.

Takeaways

😨 La inteligencia artificial (IA) es vista con temor por algunos, ya que parece tener todos los ingredientes para ser un tema complejo y potencialmente peligroso.
🌐 Grandes empresas en California y Asia están invirtiendo millones en IA, y personajes públicos y Hollywood han generado debates sobre su impacto en la humanidad.
🔍 El orador dirige un grupo de investigación enfocado en enseñar a las computadoras a entender y generar el lenguaje humano, y advierte sobre consecuencias negativas que ya están sucediendo.
🌐 Imagina un mundo donde las computadoras comprenden todos los matices del lenguaje humano, eliminando barreras lingüísticas y facilitando la comunicación.
📚 El primer intento de modelar el lenguaje fue en los años 50 con la teoría de Chomsky, que revolucionó la lingüística con modelos matemáticos.
🤖 La segunda generación de IA se basa en el uso de probabilidades y aprendizaje automático para interpretar el lenguaje humano, lo que ha traído sus propios desafíos y limitaciones.
🚧 Los métodos actuales de IA son poco robustos y pueden fallar cuando se enfrentan a datos distintos a los utilizados en su entrenamiento, lo que puede llevar a errores significativos.
🧠 La dependencia de IA en datos anotados puede reflejar y perpetuar los prejuicios humanos, lo que es un problema ético y social importante.
💡 Para abordar los problemas de la IA, se sugiere mantener un espíritu crítico, entender cómo funcionan los sistemas y no dudar en hacer preguntas o reclamar cuando sea necesario.
👥 La diversidad en la creación de IA es crucial; se necesitan programadores de diferentes orígenes y perspectivas para evitar la codificación de prejuicios y garantizar un impacto positivo.

Q & A

¿Qué temor se menciona en el guion sobre la inteligencia artificial?
-El guion menciona el miedo a que la inteligencia artificial pueda ser el fin de la humanidad, un tema que se presenta como complejo y lleno de fórmulas matemáticas.
¿Cuál es el objetivo del grupo de investigación que dirige el hablante?
-El objetivo del grupo de investigación es enseñar a las computadoras a entender y generar el lenguaje humano.
¿En qué año nació el hablante y cuál es su experiencia con los idiomas y la movilidad internacional?
-El hablante nació en Brasil, se crió en Alemania, estudió en Argentina y vive en Francia, trabajando para una empresa coreana y hablando inglés todos los días.
¿Cuál es la visión del hablante sobre un mundo donde las computadoras entienden el lenguaje humano?
-El hablante imagina un mundo donde las computadoras entienden todos los matices del lenguaje humano, eliminando las barreras de los idiomas y haciendo innecesarios dispositivos como teclado y mouse.
¿Quién fue Chomsky y qué的贡献 fue al campo de la lingüística?
-Chomsky fue un lingüista norteamericano que revolucionó su campo al proponer el uso de modelos matemáticos para estructurar el lenguaje.
¿Qué problema se encontró cuando los métodos de inteligencia artificial se aplicaron fuera del laboratorio?
-Los métodos de inteligencia artificial no funcionaban fuera del laboratorio porque el lenguaje natural está lleno de errores, excepciones y malentendidos que no podían ser capturados por estos métodos.
¿Cómo se aborda la complejidad del lenguaje en la segunda generación de métodos de inteligencia artificial?
-En la segunda generación de métodos, se utilizan probabilidades para dar una noción de incertidumbre a las diferentes interpretaciones posibles de una frase, optimizando cuál es la interpretación más probable.
¿Cómo es el proceso de aprendizaje automático en los métodos de inteligencia artificial actuales?
-Los métodos actuales de inteligencia artificial aprenden por sí mismos los valores ideales para parámetros internos al ser expuestos a muchos datos existentes, ajustando estos parámetros para interpretar correctamente el lenguaje.
¿Qué consecuencias negativas se mencionan en el guion por el uso de métodos de inteligencia artificial de segunda generación?
-Los métodos de segunda generación son poco robustos y pueden generar errores cuando se enfrentan a datos distintos a los utilizados en su entrenamiento, como traducir 'cast' como 'mapa' en lugar de 'menú' en el contexto de restaurantes.
¿Qué dos acciones sugiere el hablante que se pueden realizar para mejorar la inteligencia artificial y su impacto en la sociedad?
-El hablante sugiere mantener un espíritu crítico y entender cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial, y fomentar la diversidad en la creación de estos sistemas para evitar la codificación de prejuicios.

Outlines

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🤖 La complejidad del lenguaje y la IA

El primer párrafo introduce el temor a la inteligencia artificial (IA), que se percibe como un tema complejo lleno de matemáticas y grandes inversiones por parte de empresas. El orador, quien dirige un grupo de investigación en IA, propone un enfoque diferente al debatir sobre los peligros concretos que ya están sucediendo. Describe su experiencia personal con el lenguaje y la comunicación en diferentes países y culturas, y cómo la IA podría eliminar barreras lingüísticas. Se menciona la evolución de la IA desde los años 50, con la revolución de Chomsky y los métodos de IA que buscan estructuras matemáticas para el lenguaje. Se destaca la falla de estos primeros métodos en capturar la complejidad del lenguaje humano y cómo la segunda generación de IA, basada en probabilidades, intenta abordar esta complejidad.

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📊 Aprendizaje de probabilidades y sus limitaciones

El segundo párrafo profundiza en cómo la IA utiliza probabilidades para interpretar el lenguaje, dando como ejemplo la palabra 'banco' y cómo la IA aprende a diferenciar sus múltiples significados a partir de contextos. Se explica que estos métodos de aprendizaje se basan en la optimización de parámetros internos a través de la observación de datos, lo que ha permitido a la IA mejorar en tareas como la traducción automática y el análisis de emociones. Sin embargo, se señala que estos métodos son frágiles y pueden fallar cuando se enfrentan a datos distintos a los utilizados en el entrenamiento, como se ilustra con el ejemplo de la palabra 'cast'. El orador argumenta que estos problemas con la IA no son motivo para temer una inteligencia sobrehumana consciente de sí misma, sino más bien para cuestionar cómo la IA ya está afectando nuestras decisiones cotidianas sin nuestro conocimiento.

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👨‍💻 La influencia humana en la IA y la importancia de la diversidad

El tercer párrafo aborda cómo las computadoras aprenden de los prejuicios humanos a través de los datos en los que son entrenadas y cómo esto puede perpetuar los estereotipos y la discriminación. El orador sugiere dos acciones: mantener un espíritu crítico y entender que las decisiones de la IA son simplemente ejecuciones de lo que se le ha enseñado, y fomentar la diversidad en el campo de la programación para que no solo un grupo homogeneo defina cómo funciona la IA. Se enfatiza la importancia de la vigilancia y la responsabilidad en el uso de la IA, comparándola con otras herramientas humanas que pueden ser utilizadas para bien o para mal.

Mindmap

Keywords

💡Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. En el guion, se discute cómo la IA es un tema complejo y fascinante, con grandes empresas invirtiendo en ella y cómo su desarrollo puede tener consecuencias tanto positivas como negativas en la sociedad.

💡Lenguaje humano

El lenguaje humano es el sistema de comunicación natural que utilizamos para expresar pensamientos, ideas y emociones. El guion menciona el objetivo de enseñar a las computadoras a entender y generar el lenguaje humano, lo que implicaría superar barreras de idiomas y mejorar la comunicación global.

💡Probabilidades

Las probabilidades son usadas en IA para manejar la incertidumbre en la interpretación de datos, como en el caso de interpretar diferentes acepciones de una palabra dada. En el guion, se explica cómo la segunda generación de IA utiliza probabilidades para determinar la interpretación más probable de una frase.

💡Prejuicios

Los prejuicios son juicios o opiniones preconcebidos que pueden afectar la forma en que las IA procesan y toman decisiones. El guion destaca cómo los prejuicios humanos pueden ser internalizados por las computadoras al aprender de datos anotados, lo que puede llevar a decisiones sesgadas.

💡Datos anotados

Los datos anotados son datos que han sido etiquetados o clasificados por humanos para entrenar a las IA. El guion menciona cómo la dependencia de estos datos puede llevar a problemas cuando las IA se aplican a contextos diferentes a los que estaban entrenadas.

💡Robustez

La robustez en IA se refiere a la capacidad de un sistema para funcionar correctamente incluso cuando se enfrentan a situaciones inesperadas o diferentes a las que vio durante el entrenamiento. El guion señala que los métodos de IA actuales no son lo suficientemente robustos y pueden fallar en contextos diferentes a los de entrenamiento.

💡Optimización

La optimización es el proceso de encontrar la mejor solución o configuración para un problema específico. En el contexto del guion, se utiliza para ajustar los parámetros internos de un modelo de IA para mejorar su capacidad para interpretar y generar lenguaje.

💡Conciencia

La conciencia se refiere a la capacidad de ser consciente de uno mismo y del entorno. El guion discute la idea de que, a pesar de los avances en IA, no estamos cerca de crear una máquina que tenga conciencia y tome decisiones independientes.

💡Diversidad

La diversidad hace referencia a la variedad y la inclusión de diferentes perspectivas, géneros, razas y culturas. El guion aboga por la importancia de la diversidad en el desarrollo de IA, para evitar la perpetuación de prejuicios y garantizar que las tecnologías reflejen y sirvan a una sociedad diversa.

💡Evaluación

La evaluación es el proceso de medir el desempeño o la calidad de algo, como un sistema de IA. En el guion, se menciona cómo las IA pueden evaluar a las personas en contextos como el trabajo o el acceso a servicios, lo que puede tener implicaciones éticas y sociales.

Highlights

La inteligencia artificial (IA) es un tema complejo y fascinante que ha generado debate sobre su impacto en la humanidad.

Las grandes empresas de California y Asia están invirtiendo millones de dólares en IA.

La IA se presenta como un desafío para comprender, lleno de fórmulas matemáticas y teorías.

La narrativa de Hollywood sobre IA suele predecir un futuro desolador para la humanidad.

El director de un grupo de investigación en IA busca enseñar a las computadoras a entender y generar lenguaje humano.

La IA actual tiene consecuencias negativas que se materializan en la vida cotidiana.

Un mundo en el que las computadoras comprenden el lenguaje humano eliminaría barreras de comunicación.

La IA puede transformar la forma en que hablamos y entendemos los diferentes idiomas.

Los primeros intentos de IA se remontan a los años 50 con la teoría de Chomsky y los modelos matemáticos del lenguaje.

Los métodos de IA de la primera generación buscaban encontrar una estructura perfecta para el lenguaje.

La segunda generación de IA se basa en el uso de probabilidades y aprendizaje automático.

Los métodos actuales de IA son insuficientes para alcanzar una inteligencia sobrehumana consciente de sí misma.

La IA actual puede ser muy propensa a errores cuando se aplica a datos distintos a los usados en su entrenamiento.

Las computadoras pueden llegar a conclusiones incorrectas si no están seguras, similar a cómo los humanos evitan temas desconocidos.

La IA puede perpetuar y amplificar los prejuicios humanos si se entrenan con datos sesgados.

Se hace un llamado a mantener un espíritu crítico y cuestionar las decisiones tomadas por la IA.

Se necesita diversidad en el ámbito de la programación para evitar la codificación de prejuicios en la IA.

La IA, como cualquier herramienta, puede ser utilizada para bien o mal, y depende de su uso y regulación.