Esta es una muestra, vía Google Translate, de un avance tecnológico que podría cambiar el mundo. Revisa el texto original y decide si hemos llegado ya al futuro.
La decisión de Google de reorganizarse alrededor de A.I. Fue la primera manifestación importante de lo que se ha convertido en un delirio del aprendizaje de la máquina en toda la industria. En los últimos cuatro años, seis compañías en particular -Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft y la firma china Baidu- han iniciado una carrera armamentista para A.I. Talento, particularmente dentro de las universidades. Las promesas corporativas de recursos y libertad han adelgazado a los mejores departamentos académicos. Se ha dado a conocer ampliamente en Silicon Valley que Mark Zuckerberg, director ejecutivo de Facebook, supervisa personalmente, con llamadas telefónicas y blandishments de video-chat, las propuestas de su compañía a los estudiantes de posgrado más deseables. Los salarios iniciales de siete cifras no son inauditos. La asistencia a la conferencia académica más importante del campo casi se ha cuadruplicado. Lo que está en juego no es sólo una innovación más fragmentada, sino que el control sobre lo que podría representar una plataforma computacional completamente nueva: la inteligencia penetrante y ambiental.
Lo que está en juego no es sólo una innovación más fragmentaria, sino que el control sobre lo que podría representar una plataforma computacional totalmente nueva.
La frase “inteligencia artificial” es invocada como si su significado fuera evidente por sí mismo, pero siempre ha sido una fuente de confusión y controversia. Imagínese si regresó a la década de 1970, detuvo a alguien en la calle, sacó un teléfono inteligente y le mostró su Google Maps. Una vez que lograste convencerla de que no eras un mago extrañamente vestido, y que lo que te sacaste de tu bolsillo no era un amuleto de artes negras, sino simplemente una computadora diminuta más poderosa que la que llevaba a bordo del transbordador Apolo, Google Maps casi seguramente Le parecen un ejemplo persuasivo de “inteligencia artificial”. En un sentido muy real, lo es. Puede hacer las cosas que cualquier humano alfabetizado en el mapa puede manejar, como llegar desde su hotel al aeropuerto, aunque puede hacerlo mucho más rápido y confiablemente. También puede hacer cosas que los seres humanos simplemente y obviamente no pueden: Puede evaluar el tráfico, planificar la mejor ruta y reorientarse a sí mismo cuando toma la salida equivocada.
Prácticamente nadie hoy, sin embargo, concedería a Google Maps el honorífico “AI”, tan sentimental y ahorrador estamos en el uso de la palabra “inteligencia”. La inteligencia artificial, creemos, debe ser algo que distingue a HAL de lo que es un Telar o carretilla puede hacer. En el minuto en que podemos automatizar una tarea, degradamos la habilidad relevante involucrada a una de mero mecanismo. Hoy en día Google Maps parece, en el sentido peyorativo del término, robótico: Simplemente acepta una demanda explícita (la necesidad de ir de un lugar a otro) y trata de satisfacer esa demanda lo más eficientemente posible. Por lo tanto, los puestos de meta de “inteligencia artificial” retroceden constantemente.
Cuando tiene la oportunidad de hacer distinciones cuidadosas, Pichai diferencia entre las aplicaciones actuales de A.I. Y el objetivo final de la “inteligencia general artificial”. La inteligencia general artificial no implicará una adhesión obediente a instrucciones explícitas, sino que demostrará una facilidad con lo implícito, lo interpretativo. Será una herramienta general, diseñada para propósitos generales en un contexto general. Pichai cree que el futuro de su compañía depende de algo como esto. Imagínese si pudiera decirle a Google Maps: “Me gustaría ir al aeropuerto, pero necesito parar en el camino para comprar un regalo para mi sobrino”. Una versión más inteligente de ese servicio – un asistente ubicuo, De la clase que Scarlett Johansson memorably desencarnó hace tres años en la película de Spike Jonze “ella” – sabría todas las clases de cosas que, digamos, un amigo cercano o un interno sincero podría saber: edad de su sobrino, y cuánto usted ordinariamente como A gastar en regalos para los niños, y donde encontrar una tienda abierta. Pero un Maps verdaderamente inteligente también podría concebir todo tipo de cosas que un amigo cercano no haría, como lo que hace poco se ha convertido en moda entre los preescolares de la escuela de su sobrino, o lo que es más importante, lo que sus usuarios realmente quieren. Si una máquina inteligente pudiera discernir alguna intrincada o oscura regularidad en los datos sobre lo que hemos hecho en el pasado, podría extrapolar sobre nuestros deseos posteriores, aunque no los conozcamos por completo.
La nueva ola de asistentes mejorados de A.I. – Siri de Apple, M de Facebook, Echo de Amazon – son todas criaturas de aprendizaje de máquinas, construidas con intenciones similares. Los sueños corporativos para el aprendizaje automático, sin embargo, no se agotan con el objetivo de la clarividencia del consumidor. Una filial de imágenes médicas de Samsung anunció este año que sus nuevos dispositivos de ultrasonido podrían detectar el cáncer de mama. Consultores de gestión están cayendo por todas partes a los ejecutivos de preparación para la ampliación de las aplicaciones industriales de las computadoras que se programan. DeepMind, una adquisición de Google de 2014, derrotó al gran maestro humano reinante del antiguo juego de mesa Go, a pesar de las predicciones de que tal logro llevaría otros 10 años.
En un ensayo famoso de 1950, Alan Turing propuso una prueba para una inteligencia general artificial: una computadora que podría, en el transcurso de cinco minutos de intercambio de texto, engañar con éxito a un verdadero interlocutor humano. Una vez que una máquina puede traducir fluidamente entre dos lenguajes naturales, la fundación se ha puesto para una máquina que un día podría “entender” el lenguaje humano lo suficientemente bien como para entablar una conversación plausible. Los miembros de Google Brain, que impulsaron y ayudaron a supervisar el proyecto Traducir, creen que una máquina de este tipo estaría en camino de servir como un asistente digital personal general, inteligente y abarcador.
Lo que sigue aquí es la historia de cómo un equipo de investigadores e ingenieros de Google – primero uno o dos, luego tres o cuatro, y finalmente más de cien – avanzaron considerablemente en esa dirección. Es una historia poco común en muchos sentidos, no menos importante porque desafía muchos de los estereotipos del Valle del Silicio a los que nos hemos acostumbrado. No cuenta con personas que piensan que todo será irreconociblemente diferente mañana o al día siguiente debido a algún inquieto tocador en su garaje. No es ni una historia sobre personas que piensan que la tecnología resolverá todos nuestros problemas, ni tampoco una sobre personas que piensan que la tecnología está inevitablemente obligada a crear nuevas apocalípticas. No se trata de la interrupción, al menos no en la forma en que la palabra tiende a ser utilizado.
Es, de hecho, tres historias superpuestas que convergen en la metamorfosis exitosa de Google Translate a A.I. – una historia técnica, una historia institucional y una historia sobre la evolución de las ideas. La historia técnica consiste en un equipo en un producto de una empresa y en el proceso por el cual refinaron, probaron e introdujeron una nueva versión de un producto antiguo en sólo una cuarta parte del tiempo que cualquiera, incluidos ellos mismos, podría razonablemente tener esperado. La historia institucional se refiere a los empleados de un pequeño pero influyente grupo de inteligencia artificial dentro de esa empresa y al proceso por el cual su fe intuitiva en algunas viejas, no probadas y ampliamente desagradables nociones sobre la informática, alteró a todas las demás compañías dentro de un gran radio. La historia de las ideas es sobre los científicos cognitivos, los psicólogos y los ingenieros rebeldes que trabajaron durante mucho tiempo en la oscuridad, y el proceso por el cual sus convicciones ostensiblemente irracionales finalmente inspiraron un cambio de paradigma en nuestro entendimiento no sólo de la tecnología sino también, .
Es una historia poco común en muchos sentidos, no menos importante porque desafía muchos de los estereotipos del Valle del Silicio a los que nos hemos acostumbrado.
La primera historia, la historia de Google Translate, se lleva a cabo en Mountain View durante nueve meses, y explica la transformación de la traducción automática. La segunda historia, la historia de Google Brain y sus muchos competidores, tiene lugar en Silicon Valley durante cinco años, y explica la transformación de toda esa comunidad. La tercera historia, la historia del aprendizaje profundo, tiene lugar en una variedad de laboratorios lejanos – en Escocia, Suiza, Japón y sobre todo Canadá – durante siete décadas, y podría muy bien contribuir a la revisión de nuestra auto- Imagen como seres primero y principal que piensan.
Los tres son historias sobre inteligencia artificial. La historia de siete décadas es acerca de lo que podríamos esperar o desear. La historia de cinco años es acerca de lo que podría hacer en el futuro cercano. La historia de nueve meses es acerca de lo que puede hacer en este momento. Estas tres historias son en sí mismas una prueba de concepto. Todo esto es sólo el comienzo.