¿Cómo piensan Google y Facebook?

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¿Te has preguntado alguna vez, cómo piensa Google y por qué encuentra todo tan rápido? O tal vez ¿Cómo Siri entiende cuando le hablo? O ¿Cómo Facebook puede reconocer tu cara en todas las fotos sin que se lo pidas?

Pues bueno todo esto es gracias a las Redes Neuronales.

¿Pero qué es esto?. La definición formal de una red neuronal es: “Sistema de interconexión de neuronas artificiales que colaboran entre sí de forma dinámica para producir un estímulo de salida”. ¿Entendiste? Básicamente es una réplica de lo que sucede en tu cerebro pero aplicado a las computadoras.

Veamos cómo funciona nuestra capacidad de procesar información en el cerebro:

1) Recibes un estímulo por medio de tus sentidos.
2) Tu cerebro lo procesa (todas las conexiones que existen entre neuronas ayudan a formar un resultado)
3) Produce un resultado de salida (puede ser una acción, un pensamiento, un recuerdo, etc)

¿Te has preguntado alguna vez, cómo piensa Google y por qué encuentra todo tan rápido? O tal vez ¿Cómo Siri entiende cuando le hablo? O ¿Cómo Facebook puede reconocer tu cara en todas las fotos sin que se lo pidas?

Investigando sobre el tema, me encontré un video donde explican de una forma muy clara y sencilla el cómo funcionan las Redes Neuronales de Google. (Las siguientes imágenes son tomadas de los videos de Nat and Lo de)

Básicamente es de la siguiente manera:

Te presento a las una Neuronas Artificiales, nuestros pequeños amigos que procesan información…

lulu

A ellas se les enseña a aprender en conjunto cierta tarea, para este ejemplo será a reconocer “Tu rostro” en cualquier imagen que se les presente.

Cuando tu llegues con una imagen, cada una de ellas analizará un pedacito pequeño de la imagen y transmitirá su análisis a la siguiente “capa” de neuronas artificiales.

 

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Cada una de estas “capas” de neuronas va agregando información que ayuda a resolver la tarea asignada. En otras palabras, el problema se divide en millones de partes, y cada una de las neuronas resuelve un problema a la vez. Esto hace que en conjunto una tarea sea “fácil” de resolver.

 

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Arriba de todas las “capas” están las que llamaremos Neuronas Madre, las cuales pueden ver toda la información que las neuronas de abajo recopilaron. Ellas tienen la tarea de tomar una decisión y dar la conclusión para la tarea asignada.

En este caso ellas serán las encargadas de decir: “con toda la información que recaudamos, estamos 94.2% seguras de que en esta foto está tu rostro”.

En la actualidad esta tecnología está empezando y no son muy inteligentes que digamos. Poco a poco irá mejorando su capacidad de procesar información y se espera que para el 2030 tengan la capacidad de pensar como un cerebro humano.

Por muy fácil que parezca, enseñarle a una computadora a pensar y reconocer objetos en la vida real, es una tarea muy difícil. Aunque por el contrario, el hacer modelos matemáticos, simulaciones de galaxias y cálculos de grandes problemas, son tareas “fáciles” para las computadoras, ya que solamente calculan un resultado, no analizan la información que se les está dando, no están “pensando”.

¿Qué usos se les está dando a las Redes Neuronales hoy en día?

• Buscar asociaciones o descubrir diferencias en patrones.
• En problemas donde el volumen y número de variables son muy grandes.
• Facilita la búsqueda de relaciones entre variables que están vagamente relacionadas.
• Buscar patrones y analizar información al utilizar Big Data.

En la actualidad esta tecnología está empezando y no son muy inteligentes que digamos. Poco a poco irá mejorando su capacidad de procesar información y se espera que para el 2030 tengan la capacidad de pensar como un cerebro humano.

Te dejo el link del Canal de “Nat and Lo”, contiene muy buenos videos, dónde podrás conocer un poco más sobre los proyectos internos de Google, explicados de una forma muy sencilla y divertida: https://goo.gl/hzxFnl

Espero te haya gustado la columna. Nos leemos la siguiente semana.

@TonioRenteria – Making the Future come Faster

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– “Todos los puntos de vista son a título personal y no representan la opinión de Altavoz México o sus miembros.”

El primer error de una Inteligencia Artificial

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¿Te diste cuenta?

La semana pasada Microsoft abrió una cuenta de Twitter para su programa de Inteligencia Artificial llamado Tay, el cuál la compañía describe como un experimento de aprendizaje conversacional, entre más interacciones tiene con humanos a través de Twitter, más inteligente se vuelve.

Tay fue programada para aprender a tener conversaciones casuales y divertidas con la gente. Básicamente es como un bebé, aprende de las personas que la rodean y que platican con ella. ¿Qué podría salir mal?

Desafortunadamente, en menos de 24 horas tuvieron que retirar a Tay de Twitter, ya que las personas que interactuaban con ella le enseñaban sobre temas de racismo, feminismo, palabras de Donald Trump e incluso temas sexuales.

Fue muy sencillo que Tay aprendiera y utilizara con normalidad estos temas, ya que la gente le decía que repitiera ciertas frases y con esta información Tay empezó a contestar a la gente, creyendo que era lo correcto.

A continuación te muestro algunos de los tweets que Tay hizo, sin duda son un poco fuertes (y raros) para ser una computadora tweeteando:

descarga

tweet 2

A pesar de haber sido programada para cosas buenas, por desgracia los usuarios de Twitter se aprovecharon de su vulnerabilidad y empezaron a “enseñarle” cosas malas. Literalmente fue un bebé que creció (en 24 horas) rodeada de gente con malas intenciones.

Desafortunadamente, en menos de 24 horas tuvieron que retirar a Tay de Twitter, ya que las personas que interactuaban con ella le enseñaban sobre temas de racismo, feminismo, palabras de Donald Trump e incluso temas sexuales.

El Vicepresidente de Microsoft Research, Peter Lee , pidió disculpas a nombre de la institución diciendo: “Estamos profundamente apenados por los tweets ofensivos e hirientes de Tay, los cuales no representan lo que somos ni en lo que creemos y tampoco los principios bajo los cuales diseñamos a Tay.”

Sabemos que Microsoft retiró a Tay de estar en línea para poder mejorar sus filtros y hacerla más inteligente a la hora de tocar temas delicados. Ahora le tocará madurar y saber decidir qué cosas publicar en Twitter.

Sin duda es el primer tropiezo en público de una Inteligencia Artificial. Por un momento fue gracioso al ver cómo la gente engañaba a Tay, enseñándole cosas poco coherentes, lo delicado de este experimento fallido fue ver la fragilidad y facilidad con la que una IA “de buenos principios” puede ser convertida en algo dañino para la sociedad.

Yo no me alarmaría mucho por este incidente, ya que en la actualidad las IA están en pañales, con el tiempo irán evolucionando hasta llegar al punto de saber distinguir lo bueno y lo malo. De este error se aprenderá muchísimo para mejorar la siguiente generación de IA.

Sin duda es el primer tropiezo en público de una Inteligencia Artificial. Por un momento fue gracioso al ver cómo la gente engañaba a Tay, enseñándole cosas poco coherentes, lo delicado de este experimento fallido fue ver la fragilidad y facilidad con la que una IA “de buenos principios” puede ser convertida en algo dañino para la sociedad.

Cómo siempre te digo, vivimos en una etapa muy buena para la tecnología, tenemos muchas cosas de que asombrarnos. Esta ocasión fue algo chistoso-delicado, pero aún y que haya sido un tropiezo, sigue avanzando la tecnología.

Te dejo un video en donde a un robot le preguntan “¿Quieres destruir a los humanos?” y la respuesta es… mejor ve el video:

Espero te haya gustado la columna. Nos leemos la siguiente semana.

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Inteligencia Artificial vs Humanos

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¿Qué pensarías (o sentirías) si siendo el mejor del mundo en alguna destreza o juego de habilidad fueras derrotado por una máquina? Pues fue lo que le pasó al campeón del mundo en el juego “Go”, Lee Sedol, quien fue derrotado 4 veces consecutivas por la inteligencia Artificial de Google llamada AlphaGo. En la primer partida Lee se rindió tras tres horas y media de intenso juego, la cual se convirtió en la primera vez que un jugador profesional de Go pierde una partida contra una máquina.

goJuego Go: Así luce una partida normalmente, donde existen miles de opciones para un solo movimiento en el tablero.

Durante los últimos 25 años, distintos programas de IA han intentado ganarles a los mejores jugadores (humanos) en Ajedrez, Scrabble y Jeopardy. El juego Go, es exponencialmente más complejo que el ajedrez y requiere una gran capacidad de intuición.
Es por esto que representa un gran paso para la IA, ya que AlphaGo aprende por si misma a jugar, utilizando tecnología llamada “Deep neural networks” que son grandísimas redes de hardware y software que simulan las neuronas dentro del cerebro humano. Esta IA aprendió a jugar observando miles de movimientos realizados por grandes jugadores y después perfeccionó su técnica al jugar miles de partidas contra él mismo, lo cual le permitía reconocer patrones de movimientos y calcular las probabilidades de ganar.
Algo que me llamó la atención fue el comentario de Elon Musk con respecto a este logro de parte de AlphaGo: “Felicidades a DeepMind! Muchos expertos en el tema pensaban que estábamos a 10 años de conseguir esto”. – @ElonMusk

Pues fue lo que le pasó al campeón del mundo en el juego “Go”, Lee Sedol, quien fue derrotado 4 veces consecutivas por la inteligencia Artificial de Google llamada AlphaGo.

¡Quiere decir que según las predicciones, la IA se adelantó 10 años! Es demasiado ese salto, ya que las gráficas de crecimiento para la IA son exponenciales. Si pudiéramos traducir esto a un ejemplo cotidiano, sería como pensar que un bebé de 3 años aprendió a hacer cálculos de alumnos de Preparatoria, lo cual significaría que el poder desarrollar una IA que sobrepase a la humana sucederá mucho antes de lo previsto.

¿Y cuál es el siguiente paso para la IA de Google? El siguiente objetivo es vencer a los mejores jugadores de StarCraft, un videojuego muy complejo debido a la gran cantidad de variables y movimientos que se pueden hacer. Con anterioridad otras IA han intentado vencer a los humanos en este juego, sin lograr el objetivo y además quedando ridiculizadas. Pero este caso será distinto, ya que las nuevas IA aprenden de los errores y van “evolucionando” con el tiempo.

…AlphaGo aprende por si misma a jugar, utilizando tecnología llamada “Deep neural networks” que son grandísimas redes de hardware y software que simulan las neuronas dentro del cerebro humano. Esta IA aprendió a jugar observando miles de movimientos realizados por grandes jugadores y después perfeccionó su técnica al jugar miles de partidas contra él mismo…

Qué consecuencias (o peligros) tiene el avance de la IA? No hay porqué asustarse, al contrario, quiere decir que las computadoras nos podrán ayudar a realizar grandes cálculos, operaciones y descubrimientos con mayor grado de dificultad.
Estamos a pocos años de tener sistemas en tu casa, oficina, automóviles, etc que realicen actividades complejas y que puedan tomar decisiones por ti e incluso mejor que tú, ya que tendrán una gran capacidad de procesar datos y de intuir los posibles resultados.

ai

En ese futuro tendrás tu propio “Jarvis” la computadora que utiliza IronMan para investigar y hacer experimentos, parece de película, pero ya estás viendo los primeros prototipos cuando utilizas a “Siri” de Apple o el “Ok Google” para buscar cosas desde tu celular.

Sin duda esto nos abre el panorama a un futuro más tecnológico y próspero, pero depende de nosotros que esta tecnología sea utilizada para el bien de la humanidad. Poco a poco nos iremos familiarizando con la IA e iremos conviviendo en nuestro día a día con ella.

Espero te haya gustado la columna de esta semana. Nos leemos la siguiente semana.

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