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hombre y maquina
Los ingenieros de Pinterest crean constantemente nuevos algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a sus usuarios a encontrar lo que buscan entre miles de millones de imágenes de alimentos, productos, casas y otros artículos. Hacer coincidir las consultas de búsqueda con imágenes relevantes es crucial para que los usuarios regresen. Pero hasta el año pasado, podía tomar días probar la efectividad de cada nuevo algoritmo.
Para afinar su aprendizaje automático y brindar mejores resultados de búsqueda más rápido, Pinterest recurrió a una fuente inesperada: la inteligencia humana. Contrató empresas de crowdsourcing como CrowdFlower para reunir a las personas para realizar rápidamente microtareas como etiquetar fotos y evaluar la calidad de los resultados de búsqueda. En una hora, los trabajadores pudieron probar colectivamente cientos de términos de búsqueda para ver si los resultados coincidían lo suficientemente bien.
A pesar de todos los avances recientes en IA, los seres humanos siguen siendo más hábiles que las máquinas para distinguir, por ejemplo, un mosaico de mosaicos de un patrón similar en una manta. Pasará un largo camino antes de que las máquinas puedan hacer esto, dice el científico de datos de Pinterest, Mohammad Shahangian.
La experiencia de Pinterest revela una verdad a veces olvidada: la IA y el aprendizaje automático dependen de las personas tanto como de las matemáticas. El motor de búsqueda y el sistema de anuncios de Google utilizan miles de evaluadores humanos para evaluar la calidad de sus resultados de búsqueda impulsados por IA y ayudar a identificar anuncios fraudulentos. El software de reconocimiento facial de Facebook pide a las personas que etiqueten sus fotos para mejorar la precisión. El aprendizaje profundo, una rama de la IA responsable de los avances recientes en el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas y el análisis de imágenes, puede requerir una amplia capacitación humana en conjuntos de datos seleccionados a mano.
Al igual que Pinterest, muchas empresas contratan a CrowdFlower, Mechanical Turk de Amazon u otros servicios de crowdsourcing para limpiar los datos que deben introducirse en la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial para enseñarles los conceptos y las relaciones que necesitan saber para tareas particulares. Los trabajadores realizan tareas como analizar el sentimiento lingüístico en Twitter y descartar fotos o videos ofensivos generados por los usuarios.
La experiencia de Pinterest revela una verdad a veces olvidada: la IA y el aprendizaje automático dependen de las personas tanto como de las matemáticas.
A veces, las empresas establecen tareas para que las personas las realicen sin siquiera darse cuenta. Por ejemplo, ingrese la cantidad de un cheque que está depositando que el cajero automático no pudo leer y está mejorando el sistema del banco.
Pero incluso si los humanos actualmente pueden hacer parte de este trabajo con mayor precisión que las máquinas, parece probable que la IA eventualmente sea lo suficientemente inteligente como para ponerse al día. Esta es una vergüenza temporal, dice el investigador de neurociencia Jeff Hawkins, cofundador de la firma de inteligencia artificial Numenta, aunque temporal podría extenderse por años o incluso décadas, dicen los expertos.
Algunos investigadores de IA creen que el modelo más útil será un sistema híbrido diseñado desde el principio para que las máquinas y los humanos trabajen juntos como socios más equitativos. La organización sin fines de lucro Intermountain Healthcare en Salt Lake City, por ejemplo, está ejecutando un programa piloto para ayudar a los pacientes diabéticos jóvenes que comienzan a vivir solos, cuando tienden a sufrir brechas en la atención. Una aplicación para teléfonos inteligentes brinda asesoramiento personalizado en tiempo real, gracias a un sistema de computación en la nube de CognitiveScale, con sede en Austin. Utilizando datos sobre factores como el comportamiento y la dieta de un paciente, puede determinar qué es lo que más afecta el nivel de glucosa en sangre del paciente en un momento dado, sugerir cuándo comer e incluso proporcionar reseñas de restaurantes cercanos apropiados.
Otros están fusionando la inteligencia humana y la IA de formas aún más íntimas. A diferencia de Siri de Apple, el asistente virtual M de Facebook utiliza personas para ayudar a tomar decisiones. Después de que la IA elija tres restaurantes locales, por ejemplo, los entrenadores humanos podrían intervenir para preguntar si una persona quiere un determinado tipo de comida o un asiento junto a la ventana, y luego reservar la mesa en línea. Los entrenadores, cuyas acciones se rastrean y retroalimentan al sistema, ayudan a la IA a aprender a hacer más por sí misma.
El último sueño de muchos investigadores de IA es crear máquinas que puedan pensar tan bien como las personas. Pero hoy el juicio y la creatividad humanos siguen siendo indispensables. Incluso si tiene un automóvil elegante, señala John Giannandrea, vicepresidente de ingeniería de Google, aún tiene que decidir a dónde ir.