Cómo la IA podría ayudar a resolver algunos de los problemas más difíciles de la sociedad

Foto de Fei Fang hablando en EmTech 2018 Jake Belcher

Fei Fang ha salvado vidas. Pero ella no es salvavidas, médico o superhéroe. Es profesora asistente en la Universidad Carnegie Mellon, especializada en inteligencia artificial para desafíos sociales.

En Revisión de tecnología del MIT 's En la conferencia EmTech del miércoles, Fang describió el trabajo reciente en la academia que aplica la IA para proteger la infraestructura nacional crítica, reducir la falta de vivienda e incluso prevenir los suicidios.

Fang explicó cómo un sistema que desarrolló en 2013, mientras realizaba su doctorado en la Universidad del Sur de California, se usa todos los días para proteger a 60 000 pasajeros en el ferry de Staten Island en la ciudad de Nueva York.

Hay más transbordadores viajando entre Staten Island y Manhattan que lanchas patrulleras de la Guardia Costera de EE. UU. en el mismo territorio. Anteriormente, una lancha patrullera seguía a un transbordador durante todo el viaje, dejando a los otros transbordadores desprotegidos. Fang y su equipo crearon un algoritmo que hace que las rutas de patrulla sean aleatorias e impredecibles, con cambios regulares de velocidad y giros en U, con la esperanza de disuadir acciones nefastas contra los transbordadores.

El feedback ha sido fantástico. Nos protegemos contra posibles ataques en zonas de alto riesgo al aumentar la aleatoriedad, lo que dificulta la planificación de un ataque, dijo a la audiencia en EmTech.

Esto puede reducir a la mitad la probabilidad de un ataque exitoso. Los marineros profesionales nos han dicho que ahora tienen una mejor protección, pero con exactamente la misma cantidad de botes, agregó.

El trabajo de IA de Fang no solo protege a las personas. Ha aplicado un enfoque similar para ayudar a prevenir la caza furtiva de animales en Uganda, Malasia y China. El sistema PAWS (asistente de protección para la seguridad de la vida silvestre) que desarrolló predice qué áreas tienen una alta amenaza de caza furtiva, lo que permite a las patrullas enfocarse mejor en sus recursos limitados.

Aunque los problemas son diferentes, la solución común radica en combinar el aprendizaje automático y la teoría de juegos, dijo.

Cada desafío se conceptualiza como un juego de dos jugadores de suma cero contra dos adversarios, donde es muy importante aleatorizar patrones para que sea más difícil para los atacantes encontrar los puntos más débiles.

Ella describió cómo los colegas en el campo están adoptando enfoques similares para detectar sitios de minería ilegal, tomar medidas enérgicas contra los préstamos abusivos del día de pago y predecir el rendimiento de los cultivos para ayudar a prevenir el hambre.

Existe un enorme potencial para desarrollar IA sin un beneficio comercial inmediato, pero por el bien de toda la sociedad, dijo Fang.

Creo que con nuestros esfuerzos continuos, podemos aprovechar los aspectos positivos de la IA y construir un mundo mejor, agregó.

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