La mayoría de los gerentes y comercializadores llaman a la inteligencia artificial todo en una fila: aspiradoras, robots transformadores de juguetes e incluso la selección de tarifas móviles. Esta es una tendencia y se vende bien, solo hay un problema: incluso los científicos no corren el riesgo de decir que crearon IA.
Decidimos entender las definiciones: ¿podemos incluso hablar de inteligencia artificial, en qué se diferencia del aprendizaje automático y es justo despreciar con desprecio cuando vemos otro anuncio con IA?
AI para Wikipedia
La definición de inteligencia artificial de Wikipedia es abstracta y universal, como un horóscopo.
La inteligencia artificial es la ciencia y la tecnología para crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes.
Esta redacción no significa nada, porque no está claro qué se considera "intelectual" en el mundo de las máquinas. Wikipedia escribe sobre la inteligencia como la calidad de la psique, y solo los seres vivos tienen esta cosa.
Inteligencia (del latín intellectus "percepción"; "
comprensión ", "comprensión"; "concepto", "
razón ") o la
mente : la calidad de la psique, que consiste en la capacidad de adaptarse a nuevas situaciones, la capacidad de aprender y recordar en función de la experiencia, la comprensión y el uso de conceptos abstractos, y el uso de sus conocimientos para gestionar el entorno humano.
Por lo tanto, en busca de una definición adecuada, fuimos a los sitios de laboratorios e institutos que estudian la inteligencia artificial.
IA para científicos
A nivel mundial, el tema de la IA no es simple, porque incluso entre los especialistas todavía no existe una definición universalmente aceptada: todos entienden la inteligencia artificial a su manera.
Por lo tanto, decidimos analizar qué laboratorios y departamentos que se dedican a la investigación de IA están estudiando: el Instituto de Física y Tecnología de Moscú, el Centro de Tecnología del Habla en ITMO, ISA RAS, laboratorios en empresas y corporaciones (por ejemplo, Sberbank, Samsung, VKontakte) y
otras instituciones.
En el campo de su estudio, por ejemplo, caen:
1) Análisis predictivo: minería de datos basada en qué algoritmos pueden hacer un pronóstico. Por ejemplo, cuando Sberbank decide otorgar un préstamo, su tecnología Big Five analiza las redes sociales del cliente, elabora un retrato psicológico y evalúa su confiabilidad.
2) Sistemas de recomendación: algoritmos que seleccionan objetos para el usuario: contenido, productos y ofertas. Todos estamos familiarizados con esto: si pones "Saldré al campo con un caballo" en YouTube en un momento de tristeza intoxicada, el anfitrión te recordará como fanático de Lube y te ofrecerá escuchar al comandante del batallón.
3) La visión por computadora y el reconocimiento de imágenes es un área de IA que enseña a las computadoras a interpretar y "comprender" el mundo visual. Se usa, por ejemplo, en vehículos no tripulados o en servicios como FindClone, que encuentra personas en VKontakte por foto.
4) Síntesis, reconocimiento y generación de voz son lo que Siri, Alice y otros asistentes virtuales pueden hacer (escribimos más sobre el trabajo de algoritmos similares y nuestra Lia en un
artículo anterior ).
Vemos que el término inteligencia artificial se usa en tareas en las que el sistema analiza datos y, sobre la base de esto, toma decisiones "inteligentes".
Pero ningún investigador dice que creó la IA: las instituciones solo estudian algoritmos que realizan tareas desde el campo de la IA.
IA y aprendizaje automático
La IA a menudo se confunde con el aprendizaje automático, pero esto no es cierto. El ML a menudo se usa para estas tareas, porque con su ayuda es conveniente analizar la información y tomar una decisión. Por ejemplo, el algoritmo ml predice que con una probabilidad del 98%, la persona en la imagen es un usuario de un teléfono inteligente. Entonces el teléfono puede ser desbloqueado.
Pero los científicos no equiparan ML con IA. Para ellos, la inteligencia artificial es un campo de investigación sobre cómo hacer que una máquina realice tareas no triviales. Y ML es una clase de algoritmos que sirven para resolverlos (como engranajes en un reloj).
AI para esnobs
Aquellos a quienes les gusta llegar al fondo dicen: “Esta aspiradora no es inteligente porque no puede cocinar lasaña o discutir sobre Kant. La IA debería ser como un oráculo que está listo para responder cualquier pregunta y resolver cualquier problema ".
Una imagen tan idealista de una máquina como un superhombre nos llegó del cine y el arte. Romance AI es una chica robo inteligente de la película "Ella" o "Terminator", lista para resolver todos los problemas con una sola. Este no es un bot de chat que se rompe en la primera solicitud más allá del script.
Para lo que los snobs quieren decir con inteligencia artificial, hay una definición especial: inteligencia artificial fuerte o inteligencia artificial general. Un algoritmo utópico que hará frente a cualquier tarea sin pistas: el mismo héroe, capaz de cualquier cosa. Como hombre, solo infalible.
La teoría de la inteligencia artificial fuerte sugiere que las computadoras pueden adquirir la capacidad de pensar y ser conscientes de sí mismas como una persona separada (en particular, para comprender sus propios pensamientos), aunque no es necesario que su proceso de pensamiento sea similar al humano.
Ordinario o como se le llama inteligencia artificial “débil” difiere de “fuerte” en que está escrito para tareas específicas: por ejemplo, en un dron, un algoritmo analiza el camino y el otro, en base a estos datos, entiende a dónde ir. Sí, esto es ML, y sí, desde el campo de la IA. Pero a diferencia de la inteligencia artificial general, no podrá actuar en condiciones de incertidumbre: criar niños o salvar el mundo.
Quizás la IA simple se llama débil porque no está a la altura de las expectativas humanas. Mientras no haya una inteligencia fuerte, solo nos quedan robots simples: fingen ser buenos, pero todos los que hablaron con bots de chat o incluso Alice saben lo fácil que es morderlos.
Aunque los especialistas en marketing, por supuesto, no hablan de debilidades.
AI para vendedores
Los gerentes y comercializadores llaman a la IA todos los dispositivos inteligentes y cualquier basura inteligente que pueda hacer algo por sí misma: conducir por el apartamento, encender la luz, recoger los productos.
Un ejemplo reciente del mundo publicitario: Inteligencia Artificial MTS creará una tarifa personal para usted.
AI se puede reemplazar con las palabras "algoritmo" o "asistente": para el usuario, la esencia no cambiará, es solo una palabra hermosa.
En la pancarta, por supuesto, no escriben que MTS tiene una capucha, tal vez tienen su propio Terminator a tiempo completo. Pero los programadores escépticos se dan cuenta de inmediato de que es muy probable que sea una implementación simple basada en algoritmos bien conocidos.
Esperamos que la inteligencia artificial nos sorprenda, y llamarlos métodos torpes es al menos ingenuo. Pero los especialistas en marketing nunca han sido humildes (o incluso realistas).
Como
La inteligencia artificial acaba de comenzar a estudiarse, por lo que hablar en serio sobre IA en publicidad es lo mismo que llamar a un estudiante un "maestro novato".
Entonces, ¿cómo? Creemos que en este momento en las conversaciones sobre inteligencia artificial es mejor usar la definición de "algoritmos de aprendizaje automático" o decir que la tecnología se basa en algoritmos de inteligencia artificial; para esto, el experto le dará un plus.
Los usuarios potenciales también darán las gracias: es injusto que los gerentes pongan la gran idea de la inteligencia artificial a la par con una aspiradora "inteligente".
De hecho, todavía estamos lejos de la inteligencia artificial real (fuerte).