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AI no es polvo mágico para su empresa, dice el jefe de Cloud AI de Google
Andrew Moore dice que hacer que la tecnología funcione en las empresas es un gran desafío. 8 de noviembre de 2018
Foto de Andrew Moore Cortesía de Andrew Moore
Andrew Moore es el nuevo jefe del negocio de inteligencia artificial en la nube de Google, una unidad que se esfuerza por hacer que las herramientas y técnicas de aprendizaje automático sean más accesibles y útiles para las empresas comunes.
Con ese fin, su equipo anunció hoy varias herramientas nuevas. Estos incluyen AI Hub, un marco modular para conectar diferentes componentes de aprendizaje automático y Canalizaciones de Kubeflow , software que hace que los proyectos de aprendizaje automático sean más portátiles.
Es probable que los esfuerzos para hacer que la IA sea más accesible definan el impacto de la tecnología. También resultarán muy importantes para el futuro de empresas como Google.
Moore habló con el editor senior de IA de MIT Technology Review, Will Knight, antes del anuncio de hoy.
Al igual que usted, muchos investigadores de IA están siendo absorbidos por grandes empresas. ¿No es malo para la IA?
Es saludable para el mundo tener personas que piensan en 25 años en el futuro y personas que dicen ¿Qué podemos hacer ahora?
Hay un proyecto en Carnegie Mellon que involucra un robot de 70 pies de altura diseñado para levantar enormes losas de concreto y crear rápidamente diques contra grandes inundaciones. Es realmente importante para el mundo que haya lugares que estén haciendo eso, pero no tiene sentido si eso es todo lo que está pasando en la inteligencia artificial.
Mientras estuve en Carnegie Mellon, tuve cientos de reuniones con directores de grandes organizaciones y empresas que decían: Me preocupa que mi negocio sea reemplazado por completo por una nueva empresa de Silicon Valley. ¿Cómo puedo construir algo para contrarrestar eso?
No puedo pensar en nada más emocionante que estar en un lugar que ya no solo está haciendo IA por su propio bien, sino que está decidido a llevarla a todas estas otras partes interesadas que la necesitan.
¿Qué tan grande es este cambio tecnológico para las empresas?
Es como la electrificación. Y tomó alrededor de dos o tres décadas para que la electrificación cambiara prácticamente la forma en que era el mundo. A veces me encuentro con personas muy importantes con grandes responsabilidades a las que se les ha hecho creer que la inteligencia artificial es una especie de polvo mágico que se rocía en una organización y se vuelve más inteligente. De hecho, implementar la inteligencia artificial con éxito es un trabajo arduo.
Cuando la gente entra y dice ¿Cómo implemento realmente este proyecto de inteligencia artificial? inmediatamente comenzamos a desglosar los problemas en nuestros cerebros en los componentes tradicionales de la IA: percepción, toma de decisiones, acción (y este componente de toma de decisiones es una parte fundamental ahora; puede usar el aprendizaje automático para tomar decisiones de manera mucho más efectiva) —y los mapeamos en diferentes partes del negocio. Una de las cosas que Google Cloud tiene en su lugar son estos bloques de construcción que puede unir.
Resolver problemas de inteligencia artificial implica mucha ingeniería, matemáticas, álgebra lineal y todo eso. No es en gran medida el tipo de solución de polvo mágico.
¿Qué errores cometen las empresas al adoptar la IA?
Hay un par de errores que veo que se cometen una y otra vez. Cuando la gente viene y dice que tengo esta enorme cantidad de datos, seguramente hay algún valor que puedo sacar de ellos, los siento y tengo una conversación sólida con ellos.
Lo que realmente necesita hacer es trabajar con un problema que tengan sus clientes o sus trabajadores. Simplemente escriba la solución que le gustaría tener; luego trabaje hacia atrás y descubra qué tipo de automatización podría respaldar este objetivo; luego vuelva a determinar si existen los datos que necesita y cómo los recopila.
¿Qué hace a un buen practicante de IA?
El problema es que es una especie de habilidad artesanal. No hay un libro de jugadas real para eso. Pero el gran impulso es encontrar el problema y trabajar hacia atrás a partir de él. Y en realidad es divertido, porque hay creatividad al pensar en cómo podría cambiar el negocio, y creatividad al comprender qué piezas de tecnología son realmente factibles en lugar de un proyecto científico loco de cielo azul. Pero es realmente raro encontrar personas que puedan usar ambas partes de su cerebro a la vez.
La IA se trata de usar las matemáticas para hacer que las máquinas tomen decisiones realmente buenas. De momento no tiene nada que ver con simular la inteligencia humana real. Una vez que entiendes eso, te da permiso para pensar en cómo un conjunto de herramientas de datos, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático automático y, por ejemplo, la traducción del lenguaje natural, cómo puedes ponerlos en situaciones en las que puedes resolver problemas. En lugar de simplemente decir, ¿no sería bueno que la computadora reemplazara los cerebros de todos mis empleados para que pudieran administrar mi empresa automáticamente?
¿Qué opinas del plan del MIT para construir una nueva universidad para la IA?
Me complació mucho ver lo que está haciendo el MIT. En Carnegie Mellon, cuando creamos nuestra gran iniciativa de IA hace dos años, más del 50% de todos los involucrados en ella estaban fuera de la escuela de informática.
La IA en sí misma es un concepto abstracto que, para mí personalmente, no es tan emocionante. Es cuando dices, ¿cómo vamos a hacer que la cosmología sea mucho más efectiva a través de la automatización masiva? o ¿Cómo vamos a lograr que los niños que estudian literatura puedan tener herramientas para saber si algo fue escrito por una persona en el mismo estado mental que otra persona?
Lo que está haciendo el MIT es muy sensato. Personalmente, creo que no habrá muchas oportunidades para los estudiantes que quieran evitar la IA.
En CMU, usted organizó una conferencia sobre IA con la administración de Obama. ¿El actual gobierno de EE. UU. necesita prestar más atención a la IA?
Hay grandes sectores del mundo comercial [que se verán afectados], pero también hay cosas en el sector público, desde la educación hasta la gestión eficaz de la atención médica para los veteranos y la automatización para controlar incendios masivos. Me horrorizaría que cualquier país decidiera que no va a llevar la inteligencia artificial al sector público: tenemos oportunidades en tantas verticales para salvar vidas y mejorarlas.
Google Cloud estuvo en el centro de una controversia reciente sobre un contrato con la Fuerza Aérea de EE. UU. ¿Seguirá trabajando con el ejército estadounidense?
Continuaremos nuestro trabajo con los gobiernos y las fuerzas armadas en muchas áreas, como lo hemos hecho durante años. Estos incluyen seguridad cibernética, capacitación, reclutamiento militar, atención médica para veteranos y búsqueda y rescate. También trabajaremos para proporcionar herramientas para mejorar la eficiencia del gobierno.
La colaboración en estas áreas es importante y buscaremos activamente más formas de aumentar el trabajo crítico de estas organizaciones. Un ejemplo reciente es nuestra asociación con la Agencia de Control de Drogas para luchar contra la adicción a los opioides.
Los planes de Google con respecto a China también han sido controvertidos, y hay un laboratorio de investigación de IA de Google en Beijing. ¿Qué importancia tiene China para los planes de IA de Google?
Google es realmente serio cuando dice AI primero, y eso es lo que nos atrajo a muchos de nosotros a Google en primer lugar. Hay IA en casi todas las oficinas de ingeniería de Google en todo el mundo, incluida China.
¿Cómo planea integrar las preocupaciones de los empleados sobre cómo se usa la IA en los planes para el futuro?
Sundar [Pichai, CEO de Google] escribió un blog sobre principios de IA en junio, y también acabamos de publicar una publicación sobre cómo trabajar con personas para dirigiendo el camino correcto para la IA . Sundar nos puso en este camino porque es lo correcto, pero también creo que esto tiene un sentido comercial muy sólido.
Quiero ver organizaciones que elijan trabajar con Google específicamente porque estamos tan sistemáticamente organizados para asegurarnos de que los proyectos de IA eviten las muchas trampas éticas potenciales que pueden cometer los nuevos practicantes de IA.