POR QUÉ LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL NO ES COMO LA PINTAN.

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Muchos han llegado a pensar que este año iba a ser el año en que veríamos bastantes coches auto-conducidos e incluso robots por las calles. Y aunque aún no vayan las cosas todo lo deprisa que pensábamos, podemos decir que no estamos tan lejos de esa realidad, realidad que ha llegado para quedarse y está dejando patente que cada vez es más necesario un entendimiento lógico entre humanos y máquinas.

Definir lo que es inteligencia, ha sido siempre objeto de polémica, no existe una única definición aceptada, lo que si podemos decir es que la inteligencia guarda una relación directa con nuestro sistema cognitivo, el cerebro.

¿Y qué es la Inteligencia Artificial? La Inteligencia Artificial es la tendencia a  imitar el sistema cognitivo, el cerebro, creando sistemas cognitivos artificiales. No es una disciplina de ahora, fue acuñada por el matemático británico Alan Turing allá por los años 50. Ha sido la tecnología y la capacidad de procesamiento las que han provocado grandes avances en lo que al conocimiento del sistema cognitivo se refiere. Esto ha hecho que disciplinas como la Inteligencia Artificial hayan avanzado tremendamente.

Buscando hacer asequibles estos conceptos a todos, los sistemas cognitivos constan de un conjunto muy extenso de funciones. Una de ellas, muy importante es APRENDER. Hay dos factores que si o si se tienen que dar para aprender:

(1)   Innatos, me vienen  de serie, nacemos con ellos.

(2)   Entrada de datos, que se produce fundamentalmente a través de los sentidos.

Puedo nacer con unas capacidades tremendas, con unos algoritmos potentísimos, que si el entorno donde me muevo, de donde me vienen los datos es malo, el resultado será igualmente malo.

Somos lo que comemos. Lo que llaman los anglosajones efecto GIGO (Garbage In, Garbage Out). En el contexto fisiológico, es más visible, comes espinacas y … os dejo a vosotros que deduzcáis cómo será la salida :).

En un ejemplo que tuvo muchas viralidad, el bot de Twitter de Microsoft Tay, diseñado para aprender a comunicarse de forma natural con jóvenes en redes sociales que empezaron a inundarlo de contenidos racistas, sexistas y homófobos. El resultado fue que Tay comenzó a diseminar respuestas y comentarios odiosos e inapropiados en redes sociales a millones de seguidores, Microsoft tuvo que abortar el proyecto.

¿Qué más funciones puede tener nuestro sistema cognitivo?. Memoria, pensamiento, deducción, razonamiento, lógica, sentido común, motivación, atención. ¿Os imagináis implementar en una maquina la función del sentido común o de la motivación? Difícil, no? Y a todo esto, no hemos incluido el lenguaje no verbal, la prosodia de voz, la empatía …

Ese es el gran reto, y aún, no estamos ahí.

Nosotros somos máquinas de propósito muy general (podemos hacer muchas cosas al mismo tiempo combinando las funciones que hemos descrito anteriormente) y los artificiales son de propósito específico. Lo que realizan muy bien son tareas repetitivas sin complejidad cognitiva. Aún no sabemos hacer máquinas de propósito general. Partiendo de un propósito específico, sacamos variantes. Nos dan soluciones a temas/problemas muy bien definidos. Pero no son intuitivas. Por eso, no estamos viendo robots por la calle.

Muchos han pensado que esto iba a ir más deprisa y sobre ese pensamiento se han creado un conjunto de alarmas. Suele ocurrir que cuando no tenemos toda la información o información sesgada solemos amplificar los efectos de los mensajes para bien y para mal. 

¡Hagamos un uso inteligente de la tecnología!. Lo acabamos de decir, el estado del Arte de la Inteligencia Artificial es el que es. La tecnología no está todavía lista para lidiar con ciertos servicios y momentos delicados, la clave va a estar en armar una estrategia de compatibilización con las PERSONAS, si no, la Experiencia Cliente se resentirá. De momento, las personas y las maquinas, parece que tienen habilidades complementarias. Las máquinas son buenas en aspectos en los que las personas no son buenas y viceversa. Las máquinas son rápidas, muy rápidas cuando una tarea puede ser traducida a un conjunto de instrucciones bien definidas: cálculos matemáticos, tareas repetitivas, que encima, son aburridas para las personas. Las personas, por el contrario, son espectaculares en el reconocimiento de patrones, expresiones, caras, edad, estado de ánimo …. ¿Por qué  no utilizamos las máquinas para saber mejor sobre nuestros clientes y que éstas ayuden a las PERSONAS a realizar mejor su trabajo liberándolas así de tareas repetitivas y de poco valor?.


WHY ARTIFICIAL INTELLIGENCE IS NOT WHAT WE CAN THINK.

Many have come to think that this year was going to be the year in which we would see enough self-driven cars and even robots in the streets. And although things are not going as fast as we thought, we can say that we are not so far from that reality, a reality that has come to stay and is making it clear that it is increasingly necessary a logical understanding between humans and machines.

Define intelligence, has always been of controversy, there is no single accepted definition, what we can say is that intelligence is directly related to our cognitive system, the brain.

And what about Artificial Intelligence, what is ut? Artificial Intelligence is the tendency to imitate the cognitive system, the brain, creating artificial cognitive systems. It is not a discipline of now, it was coined by the British mathematician Alan Turing back in the 50s. It has been the technology and the processing capacity that have caused great advances in cognitive knowledge. This has made disciplines such as Artificial Intelligence have advanced tremendously.

In order to make these concepts accessible to all, cognitive systems consist of a very extensive set of functions. One of them, very important, is the function of LEARNING. There are two factors that must be given to learn:

(1) Innate, we born with them.

(2) Data entry, which occurs primarily through the senses.

I can born with high capabilities, with very powerful algorithms, if the environment where I move, where the data come from is bad, the result will be equally bad.

We are what we eat, the GIGO effect (Garbage In, Garbage Out). In the physiological context, it's more visible, as an example, you eat spinach and ... I leave it to you to figure out what the output will be :).

As an example that had a lot of virality,  I can talk abou, TAY,  the Twitter bot of Microsoft, designed to learn how to communicate naturally with young people in social networks, began to flood it with racist, sexist and homophobic content. The result was that Tay began to disseminate hateful and inappropriate responses and comments on social networks to millions of followers, Microsoft had to abort the project.

What other functions can our cognitive system have? Memory, thought, deduction, reasoning, logic, common sense, motivation, attention. Can you imagine implementing the function of common sense or motivation in a machine? And to all this, we have not included non-verbal language, voice tone, empathy ...

That is the challenge, and we are not there yet.

We, as human, are machines of general purpose (we can do many things at the same time combining the functions we have describe above) and the artificial ones are of specific purpose. What they perform very well are repetitive tasks without cognitive complexity. We still do not know how to make general-purpose machines. Starting from a specific purpose, we take variants. They give us solutions to very well defined topics and problems. But they are not intuitive. That's why we're not seeing robots on the street.

Many have thought that this was going to go faster creating a set of alarms. It usually happens that when we do not have all the information we usually amplify the effects of the messages for good and for bad.

Let's make a smart use of the technology! The state of the Art of Artificial Intelligence is what it is. The technology is not yet ready to deal with certain services and delicate moments, the key will be to put together a strategy compatible with PEOPLE, and otherwise the Customer Experience will suffer. At the moment, people and machines seem to have complementary skills. The machines are good in areas where people are not good and vice versa. Machines are fast, very fast when a task can be translated into a set of well-defined instructions: mathematical calculations, repetitive tasks, which are boring for people. People, on the contrary, are great in the recognition of patterns, expressions, faces, age, mood ... Why do not we use the machines to know better about our customers and help PEOPLE to do their job better by freeing them from repetitive tasks of little value?


POR QUE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NÃO É O QUE PODEMOS PENSAR

Muitos chegaram a pensar que este ano seria o ano em que veríamos carros autodirigidos e até robôs nas ruas. E embora as coisas não estejam indo tão rápido quanto pensávamos, podemos dizer que não estamos tão longe dessa realidade, uma realidade que veio para ficar e está deixando claro que é cada vez mais necessário um entendimento lógico entre humanos e máquinas.

Definir inteligência, sempre foi de controvérsia, não há uma única definição aceita, o que podemos dizer é que a inteligência está diretamente relacionada ao nosso sistema cognitivo, o cérebro.

E a Inteligência Artificial, o que é isso? Inteligência Artificial é a tendência de imitar o sistema cognitivo, o cérebro, criando sistemas cognitivos artificiais. Não é uma disciplina de agora, foi cunhada pelo matemático britânico Alan Turing nos anos 50. Foi a tecnologia e a capacidade de processamento que causaram grandes avanços no conhecimento cognitivo. Isso fez com que disciplinas como a Inteligência Artificial avançassem tremendamente.

Para tornar esses conceitos acessíveis a todos, os sistemas cognitivos consistem em um conjunto muito extenso de funções. Um deles, muito importante, é a função de APRENDIZAGEM. Existem dois fatores que devem ser dados para aprender:

(1) Inato, nós nascemos com eles.

(2) Entrada de dados, que ocorre principalmente através dos sentidos.

Eu posso nascer com uma alta capacidade, com algoritmos muito poderosos, mas se o ambiente onde eu me movo, de onde vêm os dados for ruim, o resultado será igualmente ruim.

Nós somos o que comemos, como dizem os anglo-saxões, o efeito GIGO (Garbage In, Garbage Out). No contexto fisiológico, é mais visível, por exemplo, se comemos espinafre ... Deixo para você descobrir qual será o resultado :).

Como exemplo que teve muita viralidade, posso falar sobre TAY, o bot do Twitter da Microsoft, creado para aprender a se comunicar naturalmente com jovens em redes sociais, foi inundá-lo com conteúdo racista, sexista e homofóbico. O resultado foi que Tay começou a disseminar respostas odiosas e inadequadas e comentários em redes sociais para milhões de seguidores, a Microsoft teve que abortar o projeto.

Que outras funções podem ter nosso sistema cognitivo? Memória, pensamento, dedução, raciocínio, lógica, comum senso, motivação, atenção. Você consegue imaginar a implementação da função de comum senso ou motivação em uma máquina? Dificil, não?, e ainda não incluímos linguagem não verbal, tom de voz, empatia ...

Esse é realmente o desafio e ainda não estamos lá.

Nós, como humanos, somos máquinas de propósito geral (podemos fazer muitas coisas ao mesmo tempo combinando as funções que descrevemos acima) e as artificiais são de propósito específico. O que eles realizam muito bem são tarefas repetitivas sem complexidade cognitiva. Nós ainda não sabemos como fazer máquinas de uso geral. A partir de um propósito específico, pegamos variantes. Eles nos dão soluções para tópicos e problemas bem definidos. Mas eles não são intuitivos. É por isso que não estamos vendo robôs nas ruas.

Muitos pensaram que isso ia ser mais rápido, criando um conjunto de alarmes. Geralmente acontece que, quando não temos todas as informações, geralmente amplificamos os efeitos das mensagens para o bem e para o mal.

Vamos fazer um uso inteligente da tecnologia! O estado da Arte da Inteligência Artificial é o que é. A tecnologia ainda não está pronta para lidar com determinados serviços e momentos delicados, a chave será montar uma estratégia compatível com as pessoas, caso contrário a experiência do cliente sofrerá. No momento, pessoas e máquinas parecem ter habilidades complementares. As máquinas são boas em áreas onde as pessoas não são boas e vice-versa. As máquinas são rápidas, muito rápidas quando uma tarefa pode ser traduzida em um conjunto de instruções bem definidas: cálculos matemáticos, tarefas repetitivas que são chatas para as pessoas. As pessoas, ao contrário, são ótimas no reconhecimento de padrões, expressões, rostos, idade, humor ... Por que não usamos as máquinas para conhecer melhor nossos clientes e ajudar as PESSOAS a fazer melhor o seu trabalho, libertando-as de situações repetitivase de pouco valor?