Present i futur de la intel·ligència artificial - Hèctor Geffner - Debats ICREA - CCCB

1. Presente y Futuro de la Inteligencia Artificial
CCCB, Barcelona, 9/12/2015
Hector Geffner
ICREA & DTIC Universitat Pompeu Fabra

2. Grupo de Inteligencia Artificial, UPF
www.ai.upf.edu

6. Pero ¿es para tanto?
¿Ha llegado “ya” la “inteligencia artificial”?
Video 1 Video 2 Video 3
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7. Plan
• ¿Qu´e es la inteligencia artificial y c´omo se estudia?
• ¿Por qu´e la renovada atenci´on en los medios?
• Auge actual de las t´ecnicas de aprendizaje
• L´ımites de estas t´ecnicas
• Temas filos´oficos
• Usos y riesgos
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8. ¿Qu´e es la inteligencia artificial?
• La inteligencia artificial es un ´area de las ciencias de la computaci´on que estudia
el comportamiento inteligente desde el punto de vista computacional
• Entender un comportamiento X es entender c´omo generarlo en el ordenador
• X puede ser resolver un problema, reconocer objetos en una imagen, entender
un chiste, lavar los platos, etc.
• Algunos comportamientos requieren alg´un tipo de “cuerpo” (sensores, actu-
adores): robots
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9. Historia de la inteligencia artificial: A. Turing (1912–1954)
• Turing desarrolla (en papel) el computador universal programable
• Los computadores actuales no son m´as poderosos que la “m´aquina de Turing”:
computan lo mismo
• El objetivo de Turing no era pr´actico: era resolver un problema matematico
• Turing explica c´omo “su m´aquina” puede exhibir comportamiento inteligente,
y como determinarlo (Test de Turing; 1950)
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10. La disciplina de la inteligencia artificial
• El estudio de la inteligencia artificial toma forma a finales de los a˜nos 50
• Ante “las m´aquinas no pueden hacer X”; el desaf´ıo hacer programa que haga X
• Primera generaci´on de estos programas en libro Computers and Thought, 1963
• El libro contiene art´ıculos sobre programas para jugar ajedrez, aprender a jugar a
las damas, probar teoremas en l´ogica y geometr´ıa, . . .
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11. Inteligencia artificial: Primeras d´ecadas
• Ramas: Razonamiento y planificaci´on, Aprendizaje, Lenguaje, Visi´on, Rob´otica
• Avances: Programas con las habilidades de especialistas: ajedrez, puzzles,
teoremas, “sistemas expertos”
• Desaf´ıos: Ninguno con las habilidades de un chico de 5 a˜nos: visual,
lingu´ıstica, motora
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12. ¿Por qu´e la inteligencia artificial est´a (de nuevo) en los medios?
Apple Siri: interacci´on por voz
Google cars: coches que se conducen solos
Facebook: reconocimiento autom´atico de caras
Amazon, Netflix: recomendaciones personalizadas
IBM Watson: Jeopardy (TV EEUU); otros usos
Deep Mind: aprender a jugar video-juegos Atari
. . .
Nueva generaci´on de aplicaciones de la
inteligencia artificial, mayormente basadas
en t´ecnicas de aprendizaje
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13. Aprendizaje Autom´atico
=⇒ f =⇒ 6
• Queremos una funci´on f(x) que determine el d´ıgito 0–9 en una imagen x
• Escribir un programa a mano para computar la funci´on f es muy dif´ıcil
• Mejor aprender f a partir de muestras (conjunto de entrenamiento)
• Las redes neuronales son un tipo de funci´on muy utilizado
• Otros m´etodos de aprendizaje no requieren muestras de la funci´on deseada . . .
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16. Deep Mind Video: Breakout
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17. Alcance Limitado de los M´etodos de Aprendizaje
La inteligencia se asocia a la habilidad de razonar, planificar, resolver proble-
mas, pensar de manera abstracta, y aprender de la experiencia
• Las t´ecnicas de aprendizaje han producido resultados y aplicaciones muy ´utiles,
pero no inteligencia en este sentido
• Aprender a asociar est´ımulos a respuestas o categor´ıas es importante pero
insuficiente
• La capacidad de actuar anticipando y valorando futuros posibles es cr´ıtica
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18. Anticipar, valorar y actuar sobre futuros posibles: Ajedrez
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19. Actuar sobre futuros posibles: Modelo General
• Los programas de ajedrez act´uan mirando al futuro pero no son generales
• Poder jugar cualquier juego o actuar en cualquier situaci´on es m´as interesante
• Estos programas generales existen y se los llama planners
Acciones, Efectos, Objetivos =⇒ Planner =⇒ Plan
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20. Inteligencia y l´ımites computacionales
• Turing demostr´o que hay problemas que no pueden resolverse en tiempo finito
• Otros problemas parecen requerir tiempo exponencial (NP-hard),
• Esto incluye los problemas de planning, donde el n´umero de futuros posibles
crece exponencialmente con el n´umero de pasos
• Elegir entre estos futuros es como resolver un enorme laberinto mental
• ¿C´omo logran hacer esto los planners? (¿C´omo lo hace nuestro cerebro?)
• Diferencia con los programas que juegan (s´olo) al ajedrez: la funci´on de evaluaci´on
tiene que ser general, tomando en cuenta acciones, objetivos y riesgos
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21. Temas filos´oficos desde una perspectiva computacional
• ¿Puede una m´aquina pensar?
• ¿Puede una m´aquina ser 100% “racional”?
• ¿Puede una m´aquina tener libre albedr´ıo?
• ¿Puede una m´aquina tener conciencia de s´ı misma?
• ¿Puede una m´aquina sentir (no simular) emociones?
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22. Posibles usos y riesgos de la inteligencia artificial
Como toda tecnolog´ıa la IA puede ser usada para bien o para mal
• Usos y consecuencias positivas:
cuidado de gente mayor sola
ayuda en la casa
tutores personales
trabajos riesgosos
ayuda para abordar problemas complejos
. . .
• Usos y consecuencias nocivas:
usos para la guerra
desempleo como resultado de la automatizaci´on
debilitamiento del v´ınculo social
. . .
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23. ¿De qu´e depende ir en una direcci´on o la otra (o en ambas)?
Control democr´atico ilustrado:
Educaci´on de la raz´on y las emociones pro-sociales
Respeto por la evidencia emp´ırica
Di´alogo
No tan f´acil, sin embargo; obst´aculos como:
dogmatismos e ideolog´ıas varias
el consumo y el entretenimiento como objetivos ´ultimos
el auge del individuo, eclipse de lo social, . . .
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24. Conclusiones
• Reciente auge de m´etodos basados en aprendizaje y sus aplicaciones
• Asociar est´ımulos con respuestas o categor´ıas importante pero insuficiente
• Actuar anticipando y valorando futuros posibles es cr´ıtico
• La inteligencia artificial todav´ıa lejos de capacidades de un chico de 5 a˜nos
• Sin embargo puede hacer una diferencia significativa en ciertos nichos
• Posibilidades y riesgos requieren ciudadanos informados y activos
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25. Video IW Planning in Breakout
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