La startup de IA 'vicaria' entusiasma a la élite de Silicon Valley, pero ¿es todo exageración?

La startup de inteligencia artificial, Vicarious, ha recibido mucha atención últimamente y no está del todo claro por qué. Muchos peces gordos de Silicon Valley han estado abriendo sus bolsillos personales y repartiendo mucho dinero en apoyo de la investigación de la compañía. Su sitio web hace alarde de la reciente afluencia de financiación de personajes tan notables como el director ejecutivo de Amazon, Jeff Bezos, el cofundador de Yahoo, Jerry Yang, el cofundador de Skype, Janus Friis, el fundador de Facebook, Mark Zuckerberg y... Ashton Kutcher. No se sabe realmente a dónde va todo este dinero. La IA es un área del desarrollo tecnológico altamente reservada y protectora últimamente, pero el debate público sobre la llegada y el uso de la tan esperada IA ​​en el mundo real ha sido todo menos silenciado. Vicarious ha sido una especie de caballo oscuro en la escena tecnológica.

Si bien ha habido muchos rumores sobre la compañía, especialmente desde que sus computadoras descifraron "CAPTCHA" el otoño pasado, se las han arreglado para seguir siendo un jugador misterioso y esquivo. Por ejemplo, no dan su dirección por miedo al espionaje corporativo, e incluso una visita a su sitio web te dejará confundido acerca de lo que realmente hacen. Todo esto de jugar duro para conseguirlo todavía tiene a los inversores haciendo fila. El principal proyecto de Vicarious ha sido la construcción de una red neuronal capaz de replicar la parte del cerebro humano que controla la visión, el movimiento corporal y el lenguaje.

El cofundador Scott Phoenix ha dicho que la empresa está intentando "construir una computadora que piense como una persona, excepto que no necesita comer ni dormir". Hasta ahora, Vicarious se ha centrado en el reconocimiento visual de objetos: primero con fotografías, luego con vídeos y luego con otros aspectos de la inteligencia y el aprendizaje humanos. El cofundador Dileep George, anteriormente investigador principal de Numenta, ha estado enfatizando el análisis del procesamiento de datos perceptivos en el trabajo de la empresa. El plan es crear con el tiempo una máquina que pueda aprender a “pensar” mediante una serie de algoritmos eficientes y no supervisados. Naturalmente, esto tiene a la gente bastante asustada.

Durante años, la posibilidad de que la IA se convierta en parte de la vida real ha generado inmediatamente referencias instintivas a Hollywood. Además de los temores de que los robots pierdan empleos humanos, la gente está genuinamente preocupada de que no pasará mucho tiempo antes de que nos encontremos en una situación similar a las presentadas en Matrix. Elon Musk, cofundador de Tesla Motors y PayPal, también inversor, expresó su preocupación por la IA en una entrevista reciente con CNBC.

"Me gusta simplemente estar atento a lo que sucede con la inteligencia artificial", dijo Musk. “Creo que ahí hay un resultado potencialmente peligroso. Ha habido películas sobre esto, ya sabes, como Terminator. Hay algunos resultados aterradores. Y deberíamos tratar de asegurarnos de que los resultados sean buenos, no malos”.

Stephen Hawking aportó su granito de arena, confirmando esencialmente nuestro temor de que deberíamos tener miedo. Sus recientes comentarios en El Independiente provocó un frenesí en los medios, provocando titulares como “Stephen Hawking está aterrorizado por la inteligencia artificial” del Huffington Post y el brillante “¡La inteligencia artificial podría acabar con la humanidad!” de MSNBC. Los comentarios de Hawking fueron significativamente menos apocalípticos y equivalen a una advertencia sensata: “El éxito en la creación de IA sería el mayor acontecimiento en la historia de la humanidad.

Lamentablemente, también podría ser el último, a menos que aprendamos a evitar los riesgos. El impacto a largo plazo de la IA depende de si se puede controlar o no”. Esta cuestión del “control” sacó a la luz a muchos activistas por los derechos de los robots, que abogaron por la libertad de los robots, diciendo que tratar de “controlar” a estos seres pensantes sería cruel y equivaldría a una forma de esclavitud, y que debemos dejar que los robots sean libres y vivan sus vidas al máximo de su potencial (Sí, estos activistas existen).

Es necesario abordar muchos cabos sueltos antes de que la gente se deje llevar. Por un lado, Vicarious no está creando una liga de robots que tendrán sentimientos, pensamientos y personalidades o el deseo de rebelarse contra los humanos que los crearon y dominar el mundo. Apenas pueden entender los chistes. Hasta ahora ha sido casi imposible enseñar a las computadoras algo parecido al sentido callejero, el “significado” humano y las sutilezas humanas.

Por ejemplo, un proyecto de Stanford llamado "Profundamente conmovedor”, destinado a interpretar críticas de películas y darles a las películas una reseña positiva o negativa, ha sido totalmente incapaz de leer el sarcasmo o la ironía. Al final, Vicarious no habla de una simulación de la experiencia humana. La afirmación generalizada de que las computadoras de Vicarious “pensarán” como personas es bastante vaga. Necesitamos encontrar otra palabra para "pensar" en este contexto. Estamos hablando de computadoras que pueden aprender mediante reconocimiento, al menos por ahora.

Entonces, ¿qué significa esto? Los tipos de desarrollo hacia los que realmente nos estamos moviendo tienen características más prácticas y aplicables, como el reconocimiento facial, los vehículos autónomos, el diagnóstico médico, la traducción de textos (después de todo, definitivamente nos vendría bien algo mejor que el traductor de Google) y la hibridación tecnológica. Lo tonto de todo esto es nada de esto es nuevo. El gurú de la tecnología y presidente de la Sociedad de Inteligencia General Artificial, el Dr. Ben Goertzel, señala en su blog, “Si eliges otros problemas como ser mensajero en bicicleta en una concurrida calle de Nueva York, escribir un artículo de periódico sobre una situación que se está desarrollando recientemente, aprender un nuevo idioma basado en experiencias del mundo real o identificar los eventos humanos más significativos entre todos los interacciones entre personas en una sala grande y llena de gente, entonces descubrirías que los métodos estadísticos [de aprendizaje automático] actuales no son tan útiles".

Simplemente hay ciertas cosas que las máquinas aún no entienden y otras que no pueden capturarse en un algoritmo. Estamos viendo una especie de bola de nieve que ha demostrado, al menos hasta ahora, ser en su mayor parte una tontería. Pero la exageración en sí misma puede ser peligrosa. Como publicó públicamente Yann LeCun, director de Investigación de IA de Facebook y director fundador del Centro de Ciencia de Datos de la Universidad de Nueva York, en su página de Google+: “La exageración es peligrosa para la IA. El bombo mató a la IA cuatro veces en las últimas cinco décadas. Hay que detener la exageración de la IA”.

Cuando Vicarious descifró CAPTCHA el otoño pasado, LeCun se mostró escéptico ante el frenesí mediático y señaló un par de realidades muy importantes: “1. Romper CAPTCHA no es una tarea interesante, a menos que seas un spammer; 2. Es fácil proclamar el éxito con un conjunto de datos que usted mismo creó”. Continuó aconsejando a los periodistas de tecnología: "Por favor, no crean en las afirmaciones vagas de las nuevas empresas de IA a menos que produzcan resultados de vanguardia en puntos de referencia ampliamente aceptados", y dice que tengan cuidado con la jerga vaga o sofisticada como "software de aprendizaje automático basado en principios computacionales del cerebro humano” o “red cortical recursiva”.

Según los estándares de LeCun, el reconocimiento de objetos e imágenes es, con diferencia, un paso más impresionante en el desarrollo de la IA. Tiene más fe en el trabajo de grupos como Deep Mind, que tienen un buen historial en publicaciones prestigiosas y desarrollo tecnológico, y un excelente equipo de científicos e ingenieros que trabajan para ellos. "Quizás Google pagó de más por Deep Mind", dice LeCun, "pero consiguieron una buena cantidad de gente inteligente con el dinero. Aunque parte de lo que hace Deep Mind se mantiene en secreto, publican artículos en conferencias importantes". La opinión de LeCun sobre Vicarious es bastante diferente: "Vicarious es todo humo y espejos", dice. "La gente no tiene antecedentes (o si los tienen, es un historial de exageración y no cumplimiento).

Nunca han hecho ninguna contribución a la IA, el aprendizaje automático o la visión por computadora. No hay información sobre los métodos y algoritmos que están utilizando. Y no hay resultados sobre conjuntos de datos estándar que puedan ayudar a la comunidad a evaluar la calidad de sus métodos. Todo es exageración. Hay muchas nuevas empresas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo que hacen cosas interesantes (principalmente aplicaciones de métodos desarrollados recientemente en el mundo académico). Es desconcertante para mí que Vicarious atraiga tanta atención (y dinero) con nada más que afirmaciones descabelladas y sin fundamento”.

Tal vez sea la reminiscencia de movimientos espirituales pseudocultos lo que involucra a las celebridades. Hace que todo parezca un poco tonto o al menos en parte fantástico. Quiero decir, ¿qué tan en serio se puede tomar una operación que involucra a Ashton Kutcher y alrededor de un millón de referencias a Terminator? En el pasado, gran parte de la cobertura mediática ha sido enormemente entusiasta, la prensa tal vez demasiado entusiasmada por utilizar palabras como “procesador de inspiración biológica” y “computación cuántica”.

Pero esta vez, la máquina de las exageraciones es un poco más reacia a cambiar automáticamente de marcha. Como señaló recientemente Gary Marcus en The New Yorker , muchas de estas historias son “en el mejor de los casos, confusas”, y en realidad no presentan nada nuevo y repiten información sobre la tecnología que ya tenemos y utilizamos. Y esto ha estado sucediendo durante décadas. Sólo echa un vistazo a Perceptron y podrás hacerte una idea de lo oxidado que está en realidad este tren tecnológico. Dicho esto, los ricos se están subiendo al tren del dinero y no parece que vaya a detenerse pronto.