{"id":1028035,"date":"2020-02-05T02:28:16","date_gmt":"2020-02-05T02:28:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=1028035"},"modified":"2020-02-05T02:28:16","modified_gmt":"2020-02-05T02:28:16","slug":"cual-es-el-camino-a-seguir-con-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/es\/2020\/02\/cual-es-el-camino-a-seguir-con-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1l es el camino a seguir con la Inteligencia Artificial?"},"content":{"rendered":"

En la actualidad, investigadores que estudian la IA est\u00e1n trabajando en una nueva forma y arquitectura para desarrollarla a futuro. Hoy en d\u00eda, los principales enfoques y formas son simb\u00f3licos (basados en representaciones de problemas, l\u00f3gica y b\u00fasqueda), redes Bayesianas (modelo probabil\u00edstico) y aprendizaje profundo. La mayor\u00eda de personas se encuentran familiarizadas con una aplicaci\u00f3n de aprendizaje profundo que implica una noci\u00f3n expl\u00edcita de modularidad y subrutinas como las Redes de M\u00f3dulos Neuronales o los Int\u00e9rpretes de Programaci\u00f3n Neuronal como Google Translate (GT) que usa una gran red de memoria a corto plazo de extremo a extremo en la que el sistema <<aprende de millones de ejemplos>>.<\/p>\n

El aprendizaje profundo potencia la funci\u00f3n de desbloqueo de nuestro tel\u00e9fono a trav\u00e9s del reconocimiento facial. Por otro lado, si no fuera por el aprendizaje profundo, Spotify y Netflix no tendr\u00edan ning\u00fan recuerdo de lo que quieres o\u00edr o ver.<\/p>\n

Sin embargo, \u00bfes realista en el futuro tener una arquitectura diferente para capturar la cognici\u00f3n? \u00bfO cu\u00e1l ser\u00e1 la arquitectura del futuro para la IA?<\/p>\n

Para explorar estas preguntas el Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal organizaron en diciembre un debate con dos renombrados investigadores: Gary Marcus, autor de best-sellers, empresario y Yoshua Bengio, profesor de la Universidad de Montreal, galardonado con el Premio Turing 2019 (Premio Nobel de Inform\u00e1tica) y experto en Aprendizaje Profundo.<\/p>\n

Durante el debate, tanto Gary Marcus como Yoshua Bengio coincidieron en que el campo de la IA podr\u00eda verse beneficiado gracias a una articulaci\u00f3n de sus acuerdos y desacuerdos. Ambos compartieron la idea de que permitir a los humanos entrenar interactivamente a los agentes artificiales para que entiendan las instrucciones del lenguaje es importante por razones de car\u00e1cter pr\u00e1ctico y cient\u00edfico.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda no existen m\u00e9todos de aprendizaje que entrenen a agentes de inteligencia artificial (IA) para que entiendan las instrucciones del lenguaje humano. Marcus y Bengio estuvieron de acuerdo en que este objetivo podr\u00eda requerir esfuerzos de investigaci\u00f3n substanciales. Ellos exponen la investigaci\u00f3n y varios modelos con el fin de desarrollar estrategias para mejorar la eficiencia de los datos en el aprendizaje del lenguaje.<\/p>\n

\"\"

Bengio y Marcus debaten \u00bfCu\u00e1l es el camino a seguir con la IA?<\/p><\/div>\n

Seg\u00fan Bengio, el aprendizaje profundo ha progresado mucho en la percepci\u00f3n y una de sus principales ambiciones es dise\u00f1ar algoritmos que aprendan mejores representaciones. Representaciones que deber\u00edan estar conectadas a los conceptos de alto nivel que usamos en el lenguaje. Pero esto no es algo que a\u00fan sepamos hacer con el aprendizaje que no es supervisado.<\/p>\n

Bengio dijo: <<Para entender realmente una oraci\u00f3n en lenguaje natural, se necesita tener un sistema que entienda a qu\u00e9 se refieren las palabras de la oraci\u00f3n en la vida real, con im\u00e1genes, sonidos y percepci\u00f3n. Una idea m\u00e1s dentro de la conciencia previa es fundamentar esos conceptos y reglas de alto nivel en percepciones de bajo nivel. Las directrices de la investigaci\u00f3n se dirigen a modelos de aprendizaje del lenguaje desde la ra\u00edz y a modelos de lenguaje multimodal en donde el aprendizaje no es s\u00f3lo textos sino tambi\u00e9n de sus asociaciones con im\u00e1genes videos y percepciones sensoriales>>. (M)<\/a><\/p><\/blockquote>\n

Gary Marcus tiene un enfoque diferente en el que busca una forma que involucre la casualidad y la l\u00f3gica. <<Siendo realistas, el aprendizaje profundo es s\u00f3lo una parte del gran desaf\u00edo de construir m\u00e1quinas inteligentes. Tales t\u00e9cnicas carecen de formas de representar relaciones casuales (\u2026) no tienen formas obvias de realizar inferencias l\u00f3gicas, y tambi\u00e9n est\u00e1n muy lejos de integrar el conocimiento abstracto como es la informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 son los objetos, para qu\u00e9 sirven, y c\u00f3mo son utilizados t\u00edpicamente>>. (Wikipedia)<\/a><\/p>\n

Durante el debate, Bengio explic\u00f3 brevemente su nueva investigaci\u00f3n que implica el aprendizaje de representaciones de conceptos de alto nivel. Esta vendr\u00eda a ser una especie de concepto manipulado con el lenguaje e integrando el conocimiento abstracto. Bengio llam\u00f3 a este modelo Conciencia Previa.<\/p>\n

Despu\u00e9s del debate, hice algunas investigaciones para comprender mejor la relaci\u00f3n entre aprendizaje profundo y la conciencia previa con la cognici\u00f3n humana.<\/p>\n

El aprendizaje profundo y la conciencia previa en relaci\u00f3n con la cognici\u00f3n humana<\/strong><\/p>\n

El aprendizaje profundo est\u00e1 estrechamente relacionado con una clase de teor\u00edas sobre el desarrollo del cerebro (espec\u00edficamente el desarrollo neocortical) que fueron propuestas por neurocient\u00edficos cognitivos a principios de los a\u00f1os 90. Diversos enfoques han sido utilizados para investigar la plausibilidad de los modelos de aprendizaje profundo desde una perspectiva neurobiol\u00f3gica. A pesar de que todav\u00eda no se ha establecido una comparaci\u00f3n sistem\u00e1tica entre la organizaci\u00f3n del cerebro humano y la codificaci\u00f3n neuronal en redes profundo, varias analog\u00edas han sido reportadas. Por ejemplo, los c\u00e1lculos realizados por las unidades de aprendizaje profundo podr\u00edan ser similares a los de las neuronas y poblaciones neuronales. De manera similar las representaciones desarrolladas por los modelos de aprendizaje profundo son id\u00e9nticos a aquellas que son medidas en el sistema visual de los primates tanto a nivel de unidad como de poblaci\u00f3n. (Wikipedia)<\/a><\/p>\n

El modelo de conciencia previo de Bengio est\u00e1 relacionado con la teor\u00eda del espacio de trabajo global. El enfoque de Bengio se basa en la idea de un regulador de incentivos para las representaciones y para forzarlas a tener la propiedad de extracci\u00f3n de ciertas dimensiones a la vez con el fin de hacer poderosas predicciones sobre el futuro. Esto es una forma de a\u00f1adir una restricci\u00f3n extra al aprendizaje de las representaciones para que sean lo suficientemente buenas al expresar el conocimiento simb\u00f3lico de la IA. La pregunta que Bengio hizo durante el debate era sobre <<mantener la atenci\u00f3n>>. Por ejemplo, \u00bfc\u00f3mo ser\u00eda posible que un agente de aprendizaje continuo ajuste el mapeo mientras permite a los niveles superiores mantener su entendimiento sobre el nivel inferior?<\/p>\n

En su investigaci\u00f3n \u00e9l dio el siguiente ejemplo; <<considere la posibilidad de predecir si una pila de bloques caer\u00e1 sobre o fuera de una mesa. Esto implica un resultado mesurado que puede ser precedido f\u00e1cilmente, incluso si los detalles de d\u00f3nde caer\u00e1n los bloques son muy dif\u00edciles de predecir inclusive para los humanos. En ese caso, predecir el futuro a nivel de pixeles ser\u00eda algo extremadamente dif\u00edcil dado a que los estados futuros tienen un alto nivel de entrop\u00eda con una distribuci\u00f3n altamente multimodal. Sin embargo, algunos aspectos del futuro pueden tener una baja entrop\u00eda. Cabe mencionar, que estos aspectos tienen un gran impacto en la predicci\u00f3n de lo que vendr\u00e1 a conituniacion (o en la toma de decisiones correctas por el momento), entonces la conciencia previa deber\u00eda ser muy \u00fatil>>. (Bengio 2017)<\/a><\/p>\n

Seg\u00fan mi estudio sobre el mecanismo de la conciencia y la sensaci\u00f3n de presencia e inmersi\u00f3n que sienten los usuarios que interact\u00faan en el espacio virtual (Farrell, 2008)<\/a>, los investigadores tendr\u00edan mucho por ganar si estudiaran el excepcional trabajo de Mario Rodr\u00edguez Cobos (Silo). Cobos trabaja en explicar en como la imagen dentro de la conciencia es una forma activa que coloca a la misma (como una estructura) en el mundo. En la psicolog\u00eda de la imagen, Rodr\u00edguez Cobos describe c\u00f3mo la imagen act\u00faa sobre el cuerpo y el <<cuerpo en el mundo>> gracias a la intencionalidad que est\u00e1 dirigida fuera de s\u00ed misma y no corresponde simplemente a uno mismo o a un <<natural>> reflejado en s\u00ed mismo. La imagen act\u00faa dentro de una estructura temporoespacial y dentro de una <<espacialidad>> interna que ha sido denominada <<espacio de representaci\u00f3n>>. Las diversas y a su vez complejas funciones realizadas por la imagen dependen generalmente de la posici\u00f3n que ocupada dentro de dicha espacialidad.<\/p>\n

En la aportaci\u00f3n de la obra al pensamiento, Rodr\u00edguez Cobos (Silo) da una justificaci\u00f3n completa a la teor\u00eda del espacio de representaci\u00f3n. Su trabajo explora tambi\u00e9n el mecanismo fundamental de la conciencia junto con el emplazamiento de la atenci\u00f3n en un nivel superior de predicci\u00f3n. A esto, Rodr\u00edguez Cobos lo llam\u00f3 la reversibilidad de la conciencia, que es la capacidad de la conciencia de dirigirse a trav\u00e9s de la atenci\u00f3n a fuentes de informaci\u00f3n. As\u00ed, para los sentidos, los mecanismos reversibles resultan en lo que \u00e9l llama apercepci\u00f3n y para la memoria resultan en evocaci\u00f3n. El funcionar de los mecanismos reversibles est\u00e1 directamente relacionado con el nivel de conciencia; a medida que se asciende en el nivel funcionan m\u00e1s, y a medida que se desciende funcionan menos. Desde luego los conceptos y la teor\u00eda de Rodr\u00edguez Cobos requieren una comprensi\u00f3n de la teor\u00eda de la conciencia descrita en la psicolog\u00eda del nuevo humanismo.<\/p>\n

El aprendizaje profundo<\/strong><\/p>\n

El aprendizaje profundo es una faceta amigable del aprendizaje por m\u00e1quina que permite a la Inteligencia Artificial clasificar datos e informaci\u00f3n de manera que emula la red neuronal del cerebro humano. En lugar de simplemente realizar algoritmos hasta completarlos, el aprendizaje profundo permite ajustar par\u00e1metros de un sistema de aprendizaje hasta que producir los resultados deseados. En 2019, el Premio Turing, otorgado por la excelencia en la investigaci\u00f3n de la inteligencia artificial fue entregado a tres de los arquitectos m\u00e1s influyentes del aprendizaje profundo, Yann LeCun de Facebook, Geoffrey Hinton de Google y el profesor Yoshua Bengio. Ellos tres, junto con muchas otras personas en la \u00faltima d\u00e9cada, desarrollaron algoritmos, sistemas y t\u00e9cnicas responsables del ataque de los productos y servicios de la Inteligencia Artificial. (TNW)<\/a><\/p>\n

\n

Traducci\u00f3n del ingl\u00e9s por Silene Fuentes<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En la actualidad, investigadores que estudian la IA est\u00e1n trabajando en una nueva forma y arquitectura para desarrollarla a futuro. 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