Microsoft cree que la IA llenará sus puntos ciegos, no se hará cargo de su trabajo

Eric Horvitz, director gerente de Microsoft Research, hablando en Londres.

Pisándole los talones a Google, Microsoft ha lanzado una iniciativa que espera permita que los humanos y la inteligencia artificial se complementen entre sí de manera más efectiva.

En un evento en Londres el miércoles, Microsoft anunció que reunirá a un nuevo equipo de 100 ingenieros e investigadores bajo el paraguas de Microsoft Research AI en su sede en Redmond, Washington. La compañía dice que es un esfuerzo por romper las barreras entre las personas que hasta ahora han estado trabajando en áreas separadas de IA. Hablando en el evento, Eric Horvitz, director gerente de Microsoft Research, dijo que cree que la iniciativa pondrá a Microsoft en el camino hacia la comprensión de los misterios del intelecto humano.

Una gran parte de la iniciativa es ayudar a mejorar la colaboración humano-IA. Cuando las computadoras puedan hablar humano [y] equilibrar la inteligencia de IQ con la empatía de EQ... entonces todos los humanos podrán colaborar con las computadoras, explicó Harry Shum, vicepresidente ejecutivo del Grupo de Investigación e IA de Microsoft. La medida se hace eco de un anuncio similar a principios de esta semana de Google (50 empresas más inteligentes 2017), que lanzó su nuevo programa People + AI Research (PAIR) para tratar de mejorar la forma en que los humanos y las máquinas trabajan entre sí.

Garantizar que los seres humanos y la IA puedan coexistir perfectamente será de gran importancia para las empresas. En este momento, puede pensar en los algoritmos como ayudantes simplistas, mientras que en el futuro, a menudo se dice, robarán trabajos. Pero hay un abismo entre esas realidades, y la verdad es que los humanos y las máquinas trabajarán juntos durante las próximas décadas.

Por su parte, Microsoft (50 Smartest Companies 2017) dice que quiere centrarse en cómo la IA puede ayudar a llenar los vacíos en la inteligencia humana, en lugar de simplemente recrearla in silico. Por lo tanto, su nuevo equipo tiene como objetivo apoyarse en la psicología cognitiva para identificar agujeros en el intelecto humano, como nuestra propensión a olvidar cosas o distraernos fácilmente, y usarlos para construir IA que complementen los puntos ciegos. Como ejemplo, el equipo señaló un proyecto en el que está trabajando que utiliza el aprendizaje automático para digerir casos médicos históricos y alertar a los médicos sobre posibles problemas que pueden haber pasado por alto al hacer un diagnóstico o dar de alta a un paciente. La implicación es que la IA no necesariamente debería reemplazar a los humanos, sino ayudarlos a hacer un mejor trabajo.

La compañía también intentará desarrollar nuevas formas de probar sus herramientas de aprendizaje automático para que no se vuelvan locas en el mundo real, incluso cuando funcionaron en el laboratorio (ver, por ejemplo, el sexbot accidentalmente neonazi de Microsoft, Tay ) y elimine los sesgos que se infiltran en las IA a través de los conjuntos de datos en los que están entrenados .

Finalmente, espera explorar el espinoso tema de lograr que las IA se expliquen. Actualmente, es increíblemente difícil entender cómo un sistema de aprendizaje profundo ha llegado a una decisión, y eso es una gran preocupación cuando la inteligencia artificial se usa cada vez más para tomar decisiones que afectan a las personas, desde la aprobación de préstamos en los bancos hasta la aplicación de la ley en los tribunales.

Creo que se puede hacer mucho que no se considera lo que [generalmente] entendemos por explicación, dijo Horvitz en respuesta a una pregunta de Revisión de tecnología del MIT . Puede ser más como la respuesta a una pregunta: ¿Y si? En un diagnóstico médico, ¿y si no hubiera tenido hepatitis? ¿Qué pasaría si fuera una mujer contra un hombre? Estos se denominan análisis de sensibilidad, y visualizar qué tan sólida o inestable es una recomendación para diferentes entradas [de esta manera] es otro tipo de explicación. Nuestros equipos están analizando muchas dimensiones diferentes de explicación.

En última instancia, sin embargo, reconoce que nuestro nerviosismo actual por comprender todas y cada una de las decisiones tomadas por la IA podría ser transitorio y desaparecer una vez que estemos familiarizados con la tecnología. Creo que algún día descubriremos que la mayoría de la gente está feliz de saber que un experto certificó como mejores prácticas los datos, la inferencia, el razonamiento, la maquinaria [que forma la IA], dijo. De la misma manera que confías en un carburador en tu automóvil: no necesitas una explicación cada mañana de cómo va a funcionar hoy.

(Lea más: Su mejor compañero de equipo podría algún día ser un algoritmo, El oscuro secreto en el corazón de la IA, 'Skype se ha vuelto multilingüe')

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