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El ejército de EE. UU. quiere enseñarle a la IA algo de sentido común básico
MARTILLO: DAVID; TELÉFONO: ANDRIWIDODO; PLÁTANO: BEN DAVIS | El proyecto sustantivo
Dondequiera que se implemente la inteligencia artificial, encontrará que ha fallado de alguna manera divertida. toma el errores extraños hecho por algoritmos de traducción que confunden tener a alguien para cenar con, bueno, tener a alguien para cenar.
Pero a medida que la IA se use en situaciones cada vez más críticas, como conducir automóviles autónomos, hacer diagnósticos médicos o sacar conclusiones de vida o muerte a partir de información de inteligencia, estas fallas ya no serán un asunto de risa. Es por eso DARPA , el brazo de investigación del ejército de EE. UU., está abordando el defecto más básico de AI: no tiene sentido común.
El sentido común es la materia oscura de la inteligencia artificial, dice Oren Etzioni, CEO de la Instituto Allen para la IA , una organización de investigación sin fines de lucro con sede en Seattle que explora los límites de la tecnología. Es un poco inefable, pero se ven sus efectos en todo.
El nuevo programa Machine Common Sense (MCS) de DARPA llevará a cabo una competencia que le pedirá a los algoritmos de IA que den sentido a preguntas como esta:
Un estudiante pone dos plantas idénticas en el mismo tipo y cantidad de suelo. Ella les da la misma cantidad de agua. Ella pone una de estas plantas cerca de una ventana y la otra en un cuarto oscuro. La planta cerca de la ventana producirá más (A) oxígeno (B) dióxido de carbono (C) agua.
Un programa de computadora necesita cierta comprensión de la forma en que funciona la fotosíntesis para abordar la pregunta. Simplemente alimentar una máquina con muchas preguntas anteriores no resolverá el problema de manera confiable.
Estos puntos de referencia se centrarán en el lenguaje porque puede hacer que las máquinas se tropiecen fácilmente y porque hace que las pruebas sean relativamente sencillas. Etzioni dice que las preguntas ofrecen una forma de medir el progreso hacia la comprensión del sentido común, que será crucial.
Las empresas tecnológicas están ocupadas comercializando técnicas de aprendizaje automático que son poderosas pero fundamentalmente limitadas. El aprendizaje profundo, por ejemplo, hace posible reconocer palabras en el habla u objetos en imágenes, a menudo con una precisión increíble. Pero el enfoque generalmente se basa en alimentar grandes cantidades de datos etiquetados (una señal de audio sin procesar o los píxeles en una imagen) en una gran red neuronal. El sistema puede aprender a seleccionar patrones importantes, pero puede cometer errores fácilmente porque no tiene un concepto del mundo más amplio.
En contraste, los bebés humanos desarrollan rápidamente una comprensión intuitiva del mundo que sirve como base para su inteligencia.
Sin embargo, está lejos de ser obvio cómo resolver el problema del sentido común. Los intentos anteriores de ayudar a las máquinas a comprender el mundo se han centrado en la creación manual de grandes bases de datos de conocimiento. Esta es una tarea difícil de manejar y esencialmente interminable. El esfuerzo más famoso es Cyc , un proyecto que ha estado en proceso durante décadas .
El problema puede resultar enormemente importante. Después de todo, la falta de sentido común es desastrosa en ciertas situaciones críticas y, en última instancia, podría frenar la inteligencia artificial. DARPA tiene un historial de inversión en investigación fundamental de IA. Los proyectos anteriores ayudaron a generar los autos sin conductor de hoy en día, así como el asistente personal operado por voz más famoso, Siri.
La ausencia de sentido común impide que un sistema inteligente comprenda su mundo, se comunique naturalmente con las personas, se comporte razonablemente en situaciones imprevistas y aprenda de nuevas experiencias, dijo Dave Gunning, gerente de programa de DARPA, en un comunicado emitido esta mañana. Esta ausencia es quizás la barrera más significativa entre las aplicaciones de IA de enfoque limitado que tenemos hoy y las aplicaciones de IA más generales que nos gustaría crear en el futuro.