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Tu mejor compañero de equipo podría ser algún día un algoritmo
PAR
Google está lanzando un esfuerzo que espera pueda convertir a humanos y máquinas inteligentes en compañeros de trabajo productivos.
A través de un proyecto llamado People + AI Research, o PAIR, Google lanzará herramientas diseñadas para ayudar a que el funcionamiento interno de los sistemas de IA sea más transparente. La compañía también está lanzando varias iniciativas de investigación destinadas a encontrar nuevas formas para que los humanos y los sistemas de inteligencia artificial colaboren de manera efectiva.
Recientemente se ha hablado mucho del potencial de la inteligencia artificial para eliminar puestos de trabajo y reemplazar a los humanos, pero en realidad la tecnología a menudo puede servir como un nuevo y poderoso tipo de herramienta capaz de automatizar solo una parte del trabajo de una persona.
Descubrir cómo hacer que los seres humanos y los algoritmos de IA colaboren de manera efectiva podría tener una gran importancia económica y podría dar forma a la forma en que se educa a la fuerza laboral. También podría desempeñar un papel en la atenuación de las reacciones negativas al papel cada vez mayor de la automatización en muchos entornos (consulte ¿Está la tecnología destruyendo empleos? y ¿Quién será el propietario de los robots?).
barbara grosz , un profesor de la Universidad de Harvard que durante mucho tiempo ha argumentado que los científicos informáticos deberían diseñar sistemas de IA para complementar en lugar de reemplazar a las personas, dice que este enfoque es necesario porque la IA todavía es muy limitada en lo que puede hacer. Grosz agrega que las capacidades humanas y mecánicas pueden sumar más que la suma de sus partes. Los sistemas de inteligencia artificial, como todas las computadoras, deben desarrollarse para las personas que los van a usar, dice.
Se puede ver en los juegos una idea de cómo los algoritmos de IA pueden colaborar con los humanos. Los jugadores de Ajedrez o Go pueden asociarse con programas de computadora para desempeñarse a un nivel elevado. Esto requiere un nuevo conjunto de habilidades y un nuevo enfoque para cada juego.
Los últimos años han visto rápidos avances en el aprendizaje automático, con mejoras dramáticas en el rendimiento técnico, escribieron los investigadores en una publicación de blog anunciando la iniciativa. Pero creemos que la IA puede ir mucho más allá y ser más útil para todos nosotros si construimos sistemas pensando en las personas al comienzo del proceso.
PAIR está siendo liderado por Fernanda Viégas y Martin Wattenberg, investigadores que se especializan en desarrollar visualizaciones que hacen que la información compleja sea más comprensible. Viégas y Wattenberg desarrollaron previamente una serie de herramientas para dilucidar el comportamiento de modelos de aprendizaje automático complejos y abstractos. La opacidad de dichos modelos es una preocupación creciente para aquellos que esperan implementarlos en una gama más amplia de entornos (consulte El secreto oscuro en el corazón de la IA).
El proyecto PAIR está lanzando hoy dos herramientas para visualizar el tipo de grandes conjuntos de datos utilizados para entrenar un modelo de aprendizaje automático para hacer predicciones útiles. Estas visualizaciones pueden ayudar a un científico de datos a identificar anomalías en los datos de entrenamiento.
Grosz dice que es especialmente desafiante construir sistemas de IA que funcionen bien con humanos, en parte porque esos sistemas pueden ser complejos y opacos, pero también porque interactuar con un humano de manera inteligente es un gran desafío. En cada situación necesitas ser capaz de modelar el estado mental de una persona, dice ella.