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Microsoft: AI aún no es lo suficientemente adaptable para ayudar a las empresas
La revolución de la IA puede tardar más de lo que algunos esperan en extenderse desde Silicon Valley a otras industrias.
Los avances recientes en el aprendizaje automático han permitido que gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Facebook construyan nuevos negocios y productos impresionantes impulsados por software que analiza texto e imágenes. Algunos han lanzado servicios en la nube que, según dicen, pueden democratizar la IA al ayudar a otras empresas a hacer lo mismo.
Pero Peter Lee, vicepresidente de la división de investigación de Microsoft, dijo esta semana que los sistemas de aprendizaje automático más valiosos y de alta gama, tan útiles para los gigantes tecnológicos, siguen siendo demasiado inflexibles y costosos para que la empresa los ofrezca a sus clientes comerciales.
En este momento, en términos de aplicación empresarial de aprendizaje automático y conceptos de inteligencia artificial, estamos en un punto intermedio, dijo Lee en Revisión de tecnología del MIT de EmTech Digital en San Francisco esta semana. La IA no es una tecnología que se haya reducido a la práctica; contamos con un pequeño grupo de artesanos altamente remunerados que construyen las soluciones a medida.
Lee citó como ejemplo las herramientas impulsadas por IA que Microsoft ha desarrollado para ayudar a sus vendedores a cerrar tratos. Nada me gustaría más que poder venderlos a todas las demás empresas del mundo, dijo con tristeza. Eso es imposible en este momento, agregó, porque la tecnología tendría que ser laboriosamente personalizada para cada nuevo negocio.
Crear software que use IA para aprender y adaptarse a las necesidades y condiciones dentro de un negocio en particular podría parecer la respuesta. Pero Lee dijo que las experiencias de Microsoft al tratar de que el software aprenda del mundo real muestran que la tecnología no está lo suficientemente madura actualmente.
Cuando Microsoft lanzó un chatbot en Twitter que podía aprender de las conversaciones el año pasado, rápidamente aprendió lenguaje racista, por ejemplo. El sistema de traducción de Microsoft alborotó las plumas el verano pasado después de que el análisis del texto en línea lo llevó a comenzar a traducir Daesh, un nombre árabe para el Estado Islámico, a Arabia Saudita en inglés.
Estos sistemas de aprendizaje automático se han vuelto más espectaculares en sus fallas, dijo Lee. Liberar el software de aprendizaje en situaciones del mundo real aún requiere una estrecha supervisión de humanos expertos.
Claramente, todavía se puede ganar dinero vendiendo servicios de IA más sencillos a las empresas. de Microsoft las ofertas incluyen servicios que hacen cosas como contar rostros en una imagen y convertir voz en texto. En el evento EmTech, la startup Clarifai mostró herramientas que ayudan a las empresas a buscar y administrar colecciones de imágenes y videos mediante la comprensión de sus contenidos.
Sin embargo, Lee dio a entender que productos como esos no pueden generar la revolución, o nuevas ganancias, que se han generado a través de los proyectos internos de los gigantes tecnológicos en el desarrollo de tecnología de IA. La mayoría de las veces, las aplicaciones de alto valor del aprendizaje automático en la empresa son las soluciones personalizadas o a medida, dijo. Cada empresa es un caso especial, por lo que desea que se adapten a las necesidades y condiciones especiales.
Lee dijo que el trabajo en software que aprende probando diferentes acciones y viendo qué funciona, en lugar de digerir datos estáticos como texto o imágenes, podría eventualmente sacar a la industria de este aprieto. Se refirió a cómo Google usó el aprendizaje por refuerzo para dominar el juego de Go y renovó el interés en los algoritmos inspirados libremente en la evolución, destacado recientemente por el instituto de investigación independiente OpenAI.
No están limitados por raspar o extraer la salida de la inteligencia humana, dijo. Puede concluir que estos sistemas tienen una mejor oportunidad de comprender un proceso comercial y desarrollar sus propias estrategias.