With Spatial Intelligence, AI Will Understand the Real World | Fei-Fei Li | TED

Summary

El guion ofrece una visión fascinante de cómo la capacidad de ver y percibir el entorno desencadenó el 'Cámbrico explosion' de interacciones con otras formas de vida hace 540 millones de años. En paralelo, la inteligencia espacial está permitiendo que las máquinas interactúen con el mundo 3D, tanto real como virtual, y con los humanos. La charla explora los avances en la visión por computadora, el aprendizaje robótico y la inteligencia artificial aplicada a la medicina, proponiendo una era de robots y computadoras como socios de confianza que amplían nuestra productividad y humanidad.

Takeaways

• 🌌 La oscuridad del mundo hace 540 millones de años no era por falta de luz, sino por falta de visión.
• 🦂 Los trilobites fueron los primeros organismos capaces de percibir la luz, marcando el inicio de la conciencia visual.
• 💡 La capacidad de ver se cree que desencadenó el 'Cámbrico Explosion', un periodo de diversificación animal.
• 🧠 La evolución del sistema nervioso transformó la visión en comprensión y de ahí nació la inteligencia.
• 🤖 La curiosidad humana nos impulsa a crear máquinas que puedan ver y actuar con inteligencia.
• 👨‍🏫 El avance en visión por computadora se logró gracias a la convergencia de algoritmos de redes neuronales, hardware de procesamiento gráfico (GPUs) y big data.
• 📈 La mejora en la velocidad y precisión de los algoritmos de visión por computadora se evidencia en el desempeño del desafío anual de ImageNet.
• 🎨 Los modelos de difusión permiten que las frases humanas se transformen en imágenes y videos nuevos y originales.
• 🤖 La inteligencia espacial es clave para que las máquinas interactúen con el mundo 3D, tanto real como virtual.
• 🛠 La tecnología de inteligencia espacial avanza con algoritmos capaces de traducir imágenes en información tridimensional.
• 🏥 La inteligencia artificial se aplica en el cuidado de la salud, con sensores inteligentes y robots autónomos que asisten en entornos médicos.

Q & A

¿Qué era la oscuridad en el mundo hace 540 millones de años y por qué era así?

La oscuridad en el mundo hace 540 millones de años no era por falta de luz, sino por falta de visión. Aunque la luz solar llegaba a 1,000 metros bajo la superficie del océano, había vida en los ventos hidrotermales pero no había ojos para ver esa luz y vida.

¿Cuál fue el primer organismo que pudo percibir la luz y cómo cambió esto el mundo?

El trilobite fue el primer organismo que pudo percibir la luz. Su capacidad para sentir la luz llevó al llamado 'Cambio Cámbrico', un período en el que una gran variedad de especies animales entraron en los registros fósiles.

¿Qué es el 'Cambio Cámbrico' y cómo influenció la evolución de las especies?

El 'Cambio Cámbrico' fue un período en el que una gran variedad de especies animales comenzó a ser registrada fósilmente, lo que sugiere una explosión de diversidad biológica. Se cree que la capacidad de ver y percibir el entorno jugó un papel crucial en este evento.

¿Qué es la visión por computadora y cómo ha evolucionado en los últimos años?

La visión por computadora es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en la interpretación de la imagen por parte de las máquinas. En los últimos años, ha evolucionado rápidamente gracias a algoritmos de redes neuronales, hardware especializado como las GPUs y grandes conjuntos de datos como ImageNet.

¿Qué son las redes neuronales y cómo contribuyen a la inteligencia artificial moderna?

Las redes neuronales son una familia de algoritmos inspirados en la estructura del cerebro humano que se utilizan en la inteligencia artificial. Han sido fundamentales en el avance de la visión por computadora y otras áreas de la IA, mejorando la velocidad y precisión de las tareas.

¿Qué es ImageNet y cómo ha sido importante para el desarrollo de la IA?

ImageNet es un conjunto de datos de 15 millones de imágenes que ha sido utilizado para entrenar y mejorar algoritmos de visión por computadora. Ha sido crucial en el avance de la IA moderna, permitiendo a los modelos aprender y mejorar en la identificación y segmentación de objetos en imágenes.

¿Qué es el modelo Walt y cómo se relaciona con los avances en la IA generativa?

Walt es un modelo de video generativo desarrollado por estudiantes y colaboradores del hablante, antes de Sora por OpenAI. Este modelo puede tomar oraciones humanas como entrada y convertirlas en fotos y videos de algo completamente nuevo, lo que demuestra el avance en la IA generativa.

¿Qué es la 'inteligencia espacial' y cómo influye en la interacción de las máquinas con el mundo?

La 'inteligencia espacial' es la capacidad de las máquinas para ver, aprender y actuar en el espacio tridimensional. Es fundamental para el avance de la IA más allá de la simple visión, permitiendo que las máquinas interactúen con el mundo 3D de manera efectiva y con entendimiento.

¿Cómo están aplicando la inteligencia artificial en el ámbito de la atención médica?

La IA se está aplicando en la atención médica para mejorar los resultados del paciente y reducir el agotamiento del personal médico. Se están probando sensores inteligentes para detectar procedimientos incorrectos, realizar un seguimiento de instrumentos quirúrgicos y alertar a equipos de cuidado cuando un paciente está en riesgo físico.

¿Qué es el proyecto 'Comportamiento' y cómo contribuye a la enseñanza de robots?

El proyecto 'Comportamiento', dirigido por el laboratorio del hablante, utiliza entornos de simulación impulsados por modelos espaciales tridimensionales para enseñar a las computadoras a actuar en el mundo 3D. Proporciona una variedad infinita de posibilidades para que los robots aprendan a actuar de manera efectiva.

¿Cómo se está utilizando la IA para mejorar la interacción entre robots y humanos en tareas manuales?

Se está haciendo progreso en la inteligencia del lenguaje robótico, donde se utilizan modelos de lenguaje grandes para enseñar a un brazo robótico a realizar una variedad de tareas basadas en instrucciones verbales, como abrir un cajón o desconectar un teléfono cargado.

¿Qué posibilidades se vislumbran para el futuro de la IA y cómo podrían afectar la vida humana?

Para el futuro, se vislumbran posibilidades como robots autónomos transportando suministros médicos, la realidad aumentada guiando a cirujanos en operaciones seguras y menos invasivas, o pacientes con parálisis grave controlando robots con sus pensamientos. Estas avances tienen el potencial de mejorar profundamente la vida humana.