211service.com
Una IA con 30 años de conocimiento finalmente se pone a trabajar
Después de haber pasado los últimos 31 años memorizando una asombrosa colección de conocimientos generales, el motor de inteligencia artificial creado por Doug Lenat finalmente está listo para funcionar.
La creación de Lenat es Cyc , una base de conocimiento de información semántica diseñada para que las computadoras comprendan cómo funcionan las cosas en el mundo real.
A Cyc se le han dado muchos miles de hechos, incluida mucha información que no encontraría en una enciclopedia porque parece evidente. Sabe, por ejemplo, que Sir Isaac Newton es una figura histórica famosa que ya no vive. Pero más importante, Cyc también entiende que si sueltas una manzana, esta caerá al suelo; que una manzana no es más grande que una persona; y que una persona no puede lanzar una manzana al espacio.
Y ahora, después de años de trabajo, el sistema de Lenat está siendo comercializado por una empresa llamada Lúcido .
Parte de la razón es la cocción de Cyc, explica Lenat, quien dejó su puesto como profesor en Stanford para comenzar el proyecto a fines de 1984. No es que no haya nada más que hacer, dice. Pero señala que la mayor parte de lo que queda por agregar es relevante para un área específica de especialización, como finanzas u oncología.
Entre otros proyectos, la empresa está desarrollando un asistente personal equipado con los conocimientos generales de Cyc. Esto quizás podría conducir a algo similar a Siri pero menos predispuesto a malentendidos tontos.
Michael Stewart, colaborador de Lenat desde hace mucho tiempo y director ejecutivo de Lucid, dice que la nueva empresa está en conversaciones con varias otras personas interesadas en utilizar la base de conocimientos de Cyc. lúcido ha sido trabajando con la Clínica Cleveland , por ejemplo, para ayudar a automatizar el proceso de búsqueda de pacientes para estudios clínicos. Esto implicó agregar nueva información a la base de conocimientos de Cyc y una nueva interfaz de usuario que permite a los médicos ingresar consultas en lenguaje natural, como Buscar pacientes con bacterias después de una ventana pericárdica. Lucid no solo debe encontrar a los pacientes candidatos adecuados, sino también proporcionar una cadena clara de razonamiento lógico de por qué los seleccionó.
Stewart dice que la compañía también está trabajando con bancos y firmas financieras para desarrollar soluciones similares para descubrir información sobre inversiones y abuso de información privilegiada. El sistema pudo detectar un posible caso de uso de información privilegiada cuando supo, a partir de un organigrama, que dos personas se habían sentado juntas varios años antes. Entendió que si dos personas se sientan una al lado de la otra, eso significa que se conocen.
En cada caso, la IA se enfrenta a una pequeña curva de aprendizaje. Entrevistamos a expertos en la materia y también examinamos la documentación de la empresa o los documentos del historial médico, dice Stewart. Ingerimos ese conocimiento en Cyc como lo harías con un humano.
El hecho de que Cyc ahora se esté comercializando podría sorprender a algunos. El proyecto ha tardado tanto en gestarse que a menudo parecía que nunca llegaría al mercado (ver El costo del sentido común).
Además, codificar reglas y lógica en una IA es un enfoque bastante anticuado. En los últimos años, el aprendizaje automático y, en especial, las redes neuronales han llegado a dominar el campo, gracias a los saltos repentinos en el rendimiento que han sido posibles gracias a mejores algoritmos, hardware más potente y enormes cantidades de datos de entrenamiento (consulte 10 Tecnologías innovadoras 2013: aprendizaje profundo). El impresionante programa de juego Go de Google, AlphaGo, por ejemplo, dominó el juego increíblemente complejo y abstracto usando varios trucos de aprendizaje automático (ver Google AI Is Battering One of the World's Top Go Players in Style).
Pero el aprendizaje profundo no es bueno para imbuir a las máquinas de algo parecido al sentido común, lo que muchos ven como una deficiencia importante. Lenat ciertamente cree que los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo serán defectuosos sin algún conocimiento codificado a mano. Está bien decir que tendremos programas que se destacan en damas y ajedrez y Go, dice. Pero eso es muy diferente a decir que esos programas podrán tener conversaciones prolongadas que te lleven a tomar decisiones que involucren la vida humana.
marcus gary , profesor de psicología y ciencias neuronales en la Universidad de Nueva York y cofundador de una empresa de inteligencia artificial llamada Geometric Intelligence, dice que Lucid es interesante porque tiene como objetivo abordar algunas de las deficiencias de los enfoques populares. Cyc tiene la reputación de ser difícil de manejar, y durante la última década casi no se ha dicho nada al respecto públicamente, dice Marcus. Al mismo tiempo, representa un enfoque que es muy diferente de todo el material de aprendizaje profundo que ha aparecido en las noticias.
Marcus está de acuerdo en que los avances recientes, que han permitido que las computadoras procesen imágenes y audio con habilidades similares a las humanas, son algo limitados. El aprendizaje profundo se trata principalmente de la percepción, dice, pero hay muchas inferencias involucradas en el razonamiento humano cotidiano, y Cyc representa un esfuerzo serio para lidiar con la sutileza de esa inferencia. No sé lo que surgirá, pero estoy ansioso por ver.