A inteligência artificial acabará sendo realmente estúpida?

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O hype pró-IA em torno dele oferece inteligência em nível humano, mas a realidade pode ser bem menor. A IA pode encontrar áreas estreitas de aplicação, mas nenhuma quantidade de conhecimento pode levar à sabedoria. ⁃ Editor TN

É difícil ir a qualquer lugar hoje em dia sem encontrar alguma menção à inteligência artificial (AI) Você ouve, lê e é difícil encontrar um deck de apresentação (sobre qualquer assunto) que não o mencione. Não há dúvida de que há muito hype em torno do assunto.

Embora o hype aumente a conscientização sobre a IA, ele também facilita algumas atividades bastante tolas e pode distrair as pessoas de grande parte do progresso real que está sendo feito. Desembaraçar a realidade das manchetes mais dramáticas promete proporcionar vantagens significativas para investidores, empresários e consumidores.

A inteligência artificial ganhou notoriedade recente em grande parte devido a sucessos de alto nível, como o Watson, da IBM, vencendo no Jeopardy e o AlphaGo, do Google, vencendo o campeão mundial no jogo "Go". Waymo, Tesla e outros também fizeram grandes progressos com veículos autônomos. A expansão dos aplicativos de IA foi capturada por Richard Waters no Financial Times [aqui}: “Se havia uma mensagem unificadora subjacente à tecnologia do consumidor em exibição [na Consumer Electronics Show]… era: 'AI em tudo'.”

Os sucessos de alto nível da IA ​​também capturaram a imaginação das pessoas a tal ponto que provocaram outros esforços de longo alcance. Um exemplo instrutivo foi documentado por Thomas H. Davenport e Rajeev Ronanki no Harvard Business Review [aqui] Eles descrevem: “No 2013, o MD Anderson Cancer Center lançou um projeto de 'tiro na lua': diagnosticar e recomendar planos de tratamento para certas formas de câncer usando o sistema cognitivo Watson da IBM.” Infelizmente, o sistema não funcionou e pelo 2017, “ o projeto foi suspenso após os custos ultrapassarem US $ 62 milhões - e o sistema ainda não havia sido usado em pacientes. ”

Waters também recebeu uma mensagem diferente - a das expectativas temperadas. Em relação aos “assistentes pessoais com voz”, ele observa, “não está claro que a tecnologia ainda seja capaz de se tornar realmente útil como um substituto para o smartphone na navegação no mundo digital”, além de “tocar música ou conferir as notícias e o clima ”.

Outros exemplos de expectativas temperadas são abundantes. Generva Allen, da Faculdade de Medicina Baylor e da Universidade Rice, advertiu [aqui], “Eu não confiaria em uma fração muito grande das descobertas que estão sendo feitas atualmente usando técnicas de aprendizado de máquina aplicadas a grandes conjuntos de dados.” O problema é que muitas das técnicas são projetadas para fornecer respostas específicas e a pesquisa envolve incerteza. Ela elaborou: "Às vezes seria muito mais útil se eles dissessem: 'Acho que alguns deles estão realmente agrupados, mas não tenho certeza sobre esses outros'".

Pior ainda, em casos extremos, a IA não apenas tem um baixo desempenho; ainda nem foi implementado. o FT relatórios [aqui], “Quatro das empresas iniciantes de 'inteligência artificial' da 10 da Europa não usam programas de inteligência artificial em seus produtos, de acordo com um relatório que destaca o hype em torno da tecnologia.”

Ciclos de expectativas infladas seguidas de ondas de decepção não surpreendem os que já estão há algum tempo na inteligência artificial: eles sabem muito bem que esse não é o primeiro rodeio da IA. De fato, grande parte do trabalho conceitual data dos 1950s. Ao revisar algumas de minhas anotações recentemente, deparei-me com uma peça representativa que explorava redes neurais para fins de seleção de estoque - datada de 1993 [aqui].

A melhor maneira de ter uma perspectiva da IA ​​é ir direto à fonte e Martin Ford nos dá essa oportunidade através de seu livro, Arquitetos de Inteligência. Organizado como uma sucessão de entrevistas com os principais pesquisadores, acadêmicos e empresários do setor, o livro fornece uma história útil da IA ​​e destaca as principais vertentes do pensamento.

Dois insights de alto nível emergem do livro. Uma é que, apesar dos antecedentes e personalidades díspares dos entrevistados, há muito consenso sobre assuntos importantes. A outra é que muitas das prioridades e preocupações das principais pesquisas sobre IA são bastante diferentes daquelas expressas na grande mídia.

Tomemos, por exemplo, o conceito de inteligência geral artificial (AGI) Isso está intimamente relacionado à noção de "Singularidade", que é o ponto no qual a inteligência artificial corresponde à dos seres humanos - em seu caminho para exceder em massa a inteligência humana. A idéia capturou as preocupações das pessoas sobre a IA, que incluem grandes perdas de empregos, drones assassinos e uma série de outras manifestações dramáticas.

Os principais pesquisadores da AI têm visões muito diferentes; como um grupo, eles são completamente imperturbáveis ​​pela AGI. Geoffrey Hinton, professor de ciência da computação na Universidade de Toronto e vice-presidente e pesquisador de engenharia do Google, disse: "Se sua pergunta é: 'Quando vamos obter um Commander Data [da série de TV Star Trek]', então eu não pense que é assim que as coisas vão se desenvolver. Eu não acho que vamos conseguir coisas únicas e de propósito geral assim. ”

Yoshua Bengio, professor de ciência da computação e pesquisa operacional da Universidade de Montreal, nos diz que "existem alguns problemas realmente difíceis à nossa frente e que estamos longe da IA ​​em nível humano". Ele acrescenta: "somos todos empolgado porque fizemos muito progresso ao subir a colina, mas ao nos aproximarmos do topo da colina, podemos começar a ver uma série de outras colinas subindo à nossa frente. ”

Barbara Grosz, professora de ciências naturais da Universidade de Harvard, expressou sua opinião: "Não acho que a AGI seja a direção certa a seguir". Ela argumenta que, porque a busca pela AGI (e lidando com suas conseqüências) está tão distante no futuro que serve como "uma distração".

Outro fio comum entre as pesquisas de IA é a crença de que a IA deve ser usada para aumentar trabalho humano em vez de substituir isto. Cynthia Breazeal, diretora do grupo de robôs pessoais do laboratório de mídia do MIT, enquadra a questão: “A questão é qual é a sinergia, qual é a complementaridade, qual é o aumento que nos permite ampliar nossas capacidades humanas em termos daquilo que fazemos que nos permite realmente ter maior impacto no mundo. ”Fei-Fei Li, professor de ciência da computação em Stanford e cientista-chefe do Google Cloud, descreveu:“ A IA como tecnologia tem muito potencial para aprimorar e aumentar o trabalho, além de apenas substituir isto."

James Manyika, presidente e diretor do McKinsey Global Institute observou que a 60% das ocupações tem cerca de um terço de suas atividades constituintes automatizáveis ​​e apenas cerca de 10% das ocupações têm mais de 90% automatizável, “muitas outras ocupações serão complementadas ou aumentadas por tecnologias do que será substituído. "

Além disso, a IA pode apenas aumentar trabalho humano, na medida em que possa efetivamente funcionar comtrabalho humano. Barbara Grosz apontou: “Eu disse a certa altura que 'os sistemas de IA são melhores se forem projetados com as pessoas em mente'”. Ela continuou: “Eu recomendo que almejemos criar um sistema que seja um bom parceiro de equipe e funcione tão bem conosco que não reconhecemos que não é humano. ”

David Ferrucci, fundador da Elemental Cognition e diretor de IA aplicada da Bridgewater Associates, disse: “O futuro que vislumbramos na Elemental Cognition tem inteligência humana e de máquinas colaborando forte e fluentemente.” Ele elaborou: “Nós pensamos nisso como parceria de pensamento. ”Yoshua Bengio nos lembra, no entanto, dos desafios na formação de uma parceria:“ Não se trata apenas de precisão [com IA], é de entender o contexto humano, e os computadores têm pistas absolutamente nulas sobre isso ”.

É interessante que exista uma quantidade razoável de consenso sobre idéias-chave, como a AGI não seja uma meta especialmente útil no momento, a IA deve ser aplicada para aumentar o trabalho e não substituí-la, e a AI deve trabalhar em parceria com as pessoas. Também é interessante que essas mesmas lições sejam confirmadas por experiências corporativas.

Richard Waters descreve como as implementações de IA ainda estão em um estágio bastante rudimentar no FT [aqui]: “Afaste a pesquisa que domina muitas das manchetes (um computador que pode derrotar os humanos no Go!) E a tecnologia está em um estágio rudimentar.” Ele também observa: “Mas além dessa 'consumização' de TI , que colocou ferramentas fáceis de usar em mais mãos, revisar os sistemas e processos internos da empresa exige muito trabalho pesado. ”

Esse trabalho pesado leva tempo e, excepcionalmente, poucas empresas estão lá. Ginni Rometty, chefe da IBM, caracteriza os aplicativos de seus clientes como "atos aleatórios do digital" e descreve muitos dos projetos como "acerto e erro". Andrew Moore, chefe da IA ​​para os negócios em nuvem do Google, a descreve como "AI artesanal". Rometty elabora: “Eles tendem a começar com um conjunto de dados isolado ou com o caso de uso, simplificando as interações com um grupo específico de clientes. Eles não estão vinculados aos sistemas, dados ou fluxo de trabalho mais profundos de uma empresa, limitando seu impacto. ”

Enquanto o HBR O caso do MD Anderson Cancer Center fornece um bom exemplo de um projeto de IA que provavelmente ultrapassou, além de fornecer uma excelente indicação dos tipos de trabalho que a IA pode melhorar materialmente. Ao mesmo tempo em que o centro tentava aplicar a IA ao tratamento do câncer, seu “grupo de TI estava experimentando o uso de tecnologias cognitivas para realizar trabalhos muito menos ambiciosos, como recomendações de hotéis e restaurantes para as famílias dos pacientes, determinando quais pacientes precisavam de ajuda para pagar. faturamento e resolução de problemas de TI da equipe. ”

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