¿Ha creado Google una inteligencia artificial capaz de crear inteligencia artificial más potente que los humanos?
Sí, en parte. ¿Y son peligrosas estas tecnologías?
No, en ningún caso. ¿Debería de tener miedo?
Para nada. ¿Y por qué debería hacerte caso a ti y no a mi periódico de cabecera que me ha puesto la noticia con un
titular sensacionalista y una foto de un robot terrorífico?
Es una muy buena pregunta, la verdad. Y lo que te recomiendo es que te quedes viendo todo este vídeo, porque voy a intentar
presentarte este tema de manera rigurosa, de manera
fiel a la realidad, con información verás, y al final pues tú podrás responder todas estas preguntas por tu cuenta y podrás sacar tus propias
conclusiones. Así que si de verdad quieres conocer qué ocurre detrás de esta noticia, te recomiendo que te quedes y que te tomes un café
conmigo mientras te lo cuento.
¡Comenzamos!
Hola chicos y chicas, bienvenidos a DOTCSV, tu canal sobre inteligencia artificial que te trae las noticias sin sensacionalismos.
Y está volviendo a ocurrir, no sé qué pasa, ya ocurrió en verano.
El tema de la inteligencia artificial se suele tratar con mucho
amarillismo, con mucho sensacionalismo, porque yo creo que eso vende, el vender todas las noticias que ocurren de manera
mezclándole un poco con misterio, con terror, para que la gente caiga y entre a ver las noticias y genere más tráfico.
No sé por qué ocurre, pero está volviendo a ocurrir con una
nueva noticia que salió hace un par de días, algo que ni siquiera es nuevo, como ya veremos ahora durante el vídeo, y es el tema
éste que ha sacado Google recientemente, de una nueva topología, una nueva arquitectura de redes neuronales
que mejora el rendimiento de las redes convencionales diseñadas por humanos.
¿Y por qué digo diseñadas por humanos?
Bueno, porque la característica singular que tiene esta red es que ha sido diseñada por otra inteligencia artificial.
Es decir, en este caso no estamos hablando de una red que haya sido
diseñada a partir de las hipótesis que puedan plantear algún investigador sobre cómo debe ser la inteligencia artificial.
Cómo debe funcionar las redes neuronales, sino que en este caso, pues se trata de una red que ha sido diseñada
íntegramente por una inteligencia artificial que tiene Google ejecutándose y probando diferentes topologías.
Más específicamente, estamos hablando de AutoML.
Esta tecnología no es nueva y de hecho si han visto los vídeos en el canal, pues les debe sonar de algo
porque ya lo hemos comentado en vídeos anteriores, por ejemplo,
en el vídeo que presentamos hace un mes y medio, en el que Google
realizó su evento en el que presentaba nuevo hardware, ellos plantearon una transición de su estrategia de Mobile First al Artificial Intelligence First
y presentaron una línea de hardware que estaba basada en inteligencia artificial y también presentaron diferentes tecnologías
relacionados con el Machine Learning. Una de estas tecnologías era AutoML, Auto Machine Learning.
Es este sistema en el que Google tiene esta inteligencia artificial ejecutándose probando diferentes
inteligencias artificiales, pero como ven no es nada nuevo, es algo que ya hablamos hace un mes y medio.
¿Por qué es noticia ahora? Bueno, porque gracias a este sistema,
Google ha conseguido extraer una de estas topologías que ha creado esta red neuronal y la ha conseguido aplicar a un
problema determinado, en este caso es clasificación de imágenes, y esta topología nueva, esta nueva inteligencia artificial,
pues ha conseguido un mejor resultado que las redes convencionales.
Entonces, vamos a intentar entender exactamente
cuáles son las partes fundamentales de esta noticia. Por un lado tenemos al sistema este, Auto Machine Learning, AutoML.
¿Por qué hace falta que exista un sistema como este? o ¿por qué Google ha pensado que esto puede ser algo fundamental?
Bueno, si más o menos conocen un poco del tema de Deep Learning y de Machine Learning, pues sabrán que las redes neuronales,
que es el algoritmo por excelencia actualmente, está basado en un diseño modular.
Esto quiere decir que es un algoritmo que tiene diferentes partes como si fueran piezas de Lego, es decir, diferentes bloques que tú puedes ir juntando
para formar un tipo de arquitectura que te puede dar un rendimiento mejor o peor en determinados tipos de problemas.
Es decir, tú por ejemplo, una red neuronal está compuesta de unidades de procesamientos que se llaman neuronas.
Pues tú puedes tener diferentes capas con diferentes números de neuronas, tú puedes tener a lo mejor una primera capa con 20 neuronas,
una segunda capa con 10 neuronas, una tercera capa con 5 neuronas y tú tendrías una arquitectura determinada.
Tú en esa arquitectura podrías meter a la información, podrías procesar, podrías hacer que el sistema aprenda y vas a obtener un resultado.
Y dirás, bueno, esta arquitectura a lo mejor consigue un 52% en clasificación de imágenes.
Ok, pero de repente dices, no, a lo mejor deberíamos de poner más neuronas en la tercera capa, pues en BT10 pones 15 neuronas y ya tienes una nueva arquitectura.
Entonces si ahora tú metes de nuevo imágenes para clasificar vas a obtener un resultado diferente, a lo mejor 48%.
Bueno, parece que esta arquitectura no es tan buena como la anterior.
Vamos a probar otra cosa diferente, vamos a conectar la primera capa con la tercera capa y vamos a poner también una función,
una función softmax y vaya a ser una multiplicación matricial al final.
Lo que quiero decir es que al final tenemos como muchos bloques diferentes que podemos juntar de maneras muy diversas
y que por tanto significa que podemos formar muchísimas arquitecturas diferentes y cada una de estas arquitecturas nos va a dar un rendimiento diferente.
Lo que no mucha gente sabe es que esta forma de construir redes neuronales o para construir este tipo de algoritmos,
la forma de buscar estas topologías, cuál funciona mejor, cuál funciona peor, suele ser una forma de ensayo y error.
Es decir, no hay un proceso lógico detrás en el cual tú dices, bueno, si aplico exactamente este número de neuronas voy a conseguir tal resultado.
Eso no es así y no es solo el número de neuronas, como ya he dicho también tenemos funciones de coste, funciones de activación,
diferentes tipos de maneras de conectar las diferentes redes.
Es decir, tenemos un universo muy grande de posibilidades, de topologías, de redes, de arquitecturas y no tenemos ninguna técnica para decir,
bueno, esta es la mejor topología que deberías aplicar para conseguir el mejor resultado aquí.
Entonces frente a este problema lo que hace Google es decir, a ver, es cierto que tenemos una limitación aquí en la forma de construir redes neuronales,
pero justamente este problema es el problema que la inteligencia artificial mejor puede resolver.
Es decir, tú tienes un espacio de búsqueda muy grande, muchas posibles combinaciones y como tú no puedes recorrer todas las diferentes topologías de redes,
tienes que buscar una manera inteligente de recorrer este espacio para encontrar el punto que tú quieres.
Y de hecho, si se acuerdan del vídeo de AlphaGo, el sistema este, el juego que Google consiguió vencer, ellos utilizaban una técnica similar.
Es decir, tú tenías muchas jugadas posibles en cada turno y tú tenías que buscar cuál era la jugada óptima.
Pues esto es exactamente lo mismo. Tú tienes diferentes arquitecturas de redes y tienes que buscar cuál es la óptima o cuál es la que te proporciona un mejor resultado.
Si se dan cuenta, es el mismo esquema de problema y es un esquema que la inteligencia artificial puede resolver de manera muy significativa.
Por tanto, la idea de Google es brillante porque dice vamos a utilizar inteligencia artificial para entrenar a nuestros propios sistemas.
Y esto es AutoML, Auto Machine Learning, utilizar inteligencia artificial para generar diferentes arquitecturas, entrenarlas,
la probará y verá cuál es la que mejor funciona. Si de repente una arquitectura que presenta una serie de características funciona bien,
lo que va a hacer es retroalimentar a este sistema AutoML para dar mayor probabilidad a este tipo de topologías
para que en un futuro cuando genere nuevas arquitecturas para entrenar, pues aquellas que tienen mayor probabilidad sean generadas con mayor frecuencia
y aquellas topologías que funcionen peor para resolver un determinado problema, pues sean generadas con menor frecuencia.
Es simplemente esto. Esto es AutoML, que es una idea bastante vanguardista porque es utilizar inteligencia artificial para generar inteligencia artificial,
pero no va más allá. No hay ningún tipo de misterio en el que tengamos robots en fábricas construyendo otros robots
y generando inteligencias artificiales que puedan hacer algo que no se espere.
Y esta es la segunda parte del vídeo que quiero explicar bien porque yo creo que esta es la parte donde las noticias y los medios más convencionales
están aprovechándose para generar desinformación sobre este tema.
Como hemos visto, AutoML no tiene ningún tipo de maldad en el sentido de que simplemente es utilizar un sistema que va a aprobar diferentes combinaciones de inteligencia artificial
para generar una inteligencia artificial acotado dentro de un problema que pueda resolverlo de manera óptima.
Lo que me he podido encontrar leyendo diferentes artículos es que para empezar combinan esta noticia, tal cual yo la he explicado,
es decir, AutoML, la red que ha creado ahora que funciona mejor, NASNET, te presentan todos los datos técnicos sin explicártelo de manera un poco más cercana,
es decir, sin explicarte exactamente de qué se trata, pero normalmente suelen introducir o acabar los artículos hablándote de Elon Musk,
de Stephen Hawkins, de sus declaraciones sobre que hay que controlar la inteligencia artificial, sistemas militares de inteligencia artificial,
es decir, todo aquello que te da una connotación negativa y que te lo presenta como alerta roja, inteligencia artificial, peligro...
y luego te pasa a explicar toda esta parte técnica sin realmente relacionarte una cosa con la otra.
Y esto es lo que yo critico porque es lo que yo creo que están aprovechando para desinformar a la gente.
¿Por qué? Porque parece que la sensación que deja el lector, el que no conoce tanto del tema,
es que el hecho de que tengamos un sistema que sea capaz de generar diferentes tipos de arquitectura de inteligencia artificial,
eso va a hacer que de repente se genere un sistema que se salga fuera de los parámetros de ejecución
y se vaya a poner a caminar por la calle con sus patitas y vaya a empezar a destruir a la humanidad.
Y esto no es así, porque como ya hemos visto, imagínate que estamos buscando una arquitectura que pueda ser buena en clasificación de imágenes
y diferentes formas de combinar estas piezas de LEGO te van a dar diferentes rendimientos
y vas a tener todas las posibles combinaciones de arquitectura que te van a permitir generar un algoritmo que pueda clasificar imágenes con diferentes rendimientos.
Por mucho que tú combines las piezas, ese algoritmo va a ejecutarse simplemente en clasificar imágenes.
Tú nunca lo vas a conectar a un robot, tú nunca lo vas a conectar a un sistema de guerra,
no lo vas a conectar a un avión ni a un coche que se conduzca solo, a no ser que ese sea el problema que quieras solucionar.
Pero siempre el investigador que está haciendo uso de estos algoritmos los aplica en un problema muy acotado
donde sabemos que el sistema no se va a salir fuera de ese universo de posibilidades donde se puede ejecutar.
Esto es como si tú tienes a tu perro y le quieres enseñar a dar la patita
y tú puedes coger y enseñarle tú a tu perro a enseñar la patita
o puedes coger a César Millán, al mejor entrenador de perros del mundo, para que enseñe a dar la patita.
Que por mucho que el perro aprenda a dar la patita, nunca va a ir a coger un arma y empezar a pegar tiros a la gente.
No es lo mismo, no puede pasar eso que los artículos de desinformación están intentando presentar de
una inteligencia artificial crea otra que se sale de los parámetros porque
ah, los humanos ya nos desentendemos y no sabemos cómo están creando este tipo de redes.
No, sí lo sabemos, sabemos exactamente qué tipo de piezas están juntando y sabemos qué resultados podemos esperar.
Esto es muy importante que lo entiendan porque es la base fundamental de la desinformación
que están intentando plantar a la gente que no sabe o que no tiene conocimiento
y que no tienen que tener porque es un tema muy específico, es sólo para la gente que está dentro del gremio.
Pero claro, si lo abres al público intenta abrirlo de una manera que sea informativa y no sea tendenciosa, vamos a decirlo así.
Para que lo entiendan mejor, asumo que si estás viendo este vídeo a lo mejor de inteligencia artificial no sabes tanto o tal vez sí,
pero como mínimo tendrás un conocimiento de cómo funciona el mundo digital moderno y cómo funciona el tema de aplicaciones móviles y todo esto.
A lo mejor está familiarizado con el concepto de ejecución en sandbox, es decir, en caja de arena.
Esto viene a decir que cuando tú ejecutas una aplicación en tu móvil, esa aplicación se ejecuta en un entorno de seguridad
que nunca va a permitir que esa aplicación pueda acceder a ciertos recursos fundamentales de tu móvil.
Por ejemplo, tú le tienes que dar permiso para acceder a tu galería, tienes que darle permiso para acceder a tu cámara
y nunca va a acceder a la ROM, al sistema operativo del móvil, por una cuestión de seguridad.
Esta forma de ejecutar aplicaciones de manera segura dentro de una cajita de arena,
dentro de un entorno de seguridad en la cual sabemos que esa aplicación no se va a poder extralimitar, es el concepto de sandbox.
Pues hay que aplicar al tema de la inteligencia artificial el mismo concepto.
No hay posibilidades de que una inteligencia artificial pueda ejecutarse fuera de los parámetros que estamos estableciendo.
Y esto es lo que tienen que tener bastante claro.
No hay posibilidades de que la inteligencia artificial se pueda ejecutar fuera de esos parámetros.
Un ejemplo contrario a esto sería, imagínate que estoy haciendo un juego en mi navegador
y creo una inteligencia artificial que pueda aprender a jugar a ese juego de manera súper inteligente, mejor que los humanos.
Y la forma en la que lo hago es cogiendo a esa inteligencia artificial y le doy posibilidades de acceder al teclado de mi ordenador.
Es decir, que pueda apretar diferentes combinaciones de teclas.
Si tú haces eso, existe una probabilidad de que, por ejemplo, la inteligencia artificial acabe apretando la tecla F12, que es la de acceso a desarrolladores.
Acabe ejecutando alguna combinación de teclas en el teclado que haga que el navegador crashe.
Y eso sí podría ser algún pequeño problema de seguridad dentro de tu sistema.
Pero obviamente, cuando tú le permites a la inteligencia artificial extralimitarse y acceder al teclado, pues tú ya tienes que saber que esa posibilidad se puede dar.
Pues esto es igual con todos los problemas que estamos haciendo.
Por tanto, y para resumir esta noticia, tenemos AutoML como el sistema de inteligencia artificial que te permite crear diferentes arquitecturas de inteligencia artificial.
¿Es bueno o es malo? Es bueno. Y es una idea muy inteligente. ¿Es peligroso? No.
Porque las inteligencias artificiales que estamos creando están acotadas para resolver unos problemas muy determinados y no se pueden extralimitar aunque estén creadas por una inteligencia artificial.
Porque al fin de cuentas, todo este sistema sigue estando supervisado por un humano.
¿Por qué de repente este sistema ha sido noticia? Si es algo que ya sabíamos desde hace un año y medio.
Bueno, porque este sistema AutoML ha generado una arquitectura que sí se demuestra que es mejor que cualquiera que hayamos creado los diferentes humanos.
Esta arquitectura es la que se llama NASNet y ha conseguido un resultado mejor en clasificación de imágenes sobre el dataset Coco y también sobre reconocimiento de imágenes en el dataset ImageNet.
Es una noticia muy interesante y la verdad que seguramente seguiremos oyendo más sobre esto.
Es una técnica bastante potente y que posiblemente sea el futuro del Machine Learning ya que nos permite encontrar diferentes insights de cómo construir redes.
Que a lo mejor a los humanos las descartábamos porque creíamos que no eran importantes y al final parece que sí, como ha podido descubrir la inteligencia artificial.
¿Podemos ver esta técnica aplicada a otros dominios? Pues sí, ya lo hemos visto en el caso de AlphaGo.
Simplemente es una inteligencia artificial que encuentra opciones de juegos que nosotros no nos habíamos planteado y posiblemente lo habíamos aplicado en muchos otros dominios.
Es decir, física, medicina, química, todos estos campos posiblemente se pueden ver potenciados por este tipo de algoritmos.
En el que tú pones a ejecutar a la inteligencia artificial y pueda encontrar a lo mejor nuevas teorías científicas, nuevas fórmulas, nuevas metodologías de trabajos en laboratorios.
Todo eso ya se está haciendo a día de hoy.
Entonces, para concluir ya el vídeo les quiero pedir un favor y es que simplemente si ven que alguien ha publicado una noticia de algún medio que pueda ser sensacionalista, amarillista, que ayude a desinformar sobre este tema.
Que por favor copiéis el link de este vídeo, lo guardan en favoritos, lo tienen en algún lado para que cuando esto lo vean ustedes vayan y digan.
Mira, en este canal de YouTube, que pongo en tela de juicio porque eres una audiencia crítica y hasta lo que yo te digo lo tienes que poner en tela de juicio.
Pero si te he convencido, tú coges este link, lo compartes en el comentario y dices mírate este vídeo porque a lo mejor puedes obtener una información más rigurosa que lo que te están contando en este artículo.
No te preocupes, la inteligencia artificial no va a ir a tu casa a pegarte, tu tostadora no te va a atacar por la noche, no va a pasar nada de eso.
Así que ese es el favor que les pido, cojan este vídeo, compartanlo por donde puedan, por donde vean que se está desinformando sobre la inteligencia artificial.
Porque es un campo precioso y que tenemos que salvaguardar, tenemos que proteger entre todos de aquellos medios que simplemente buscan lucrarse a partir de la ignorancia de la gente.
Vamos a atacar la desinformación con información.
Por mi parte nada más, me despido ya. Recuerdan que tienen abajo en comentarios una sección espléndida para dejar vuestras opiniones, quiero saber qué pensáis sobre todo este tema.
También podéis dejarme preguntas sobre mí, sobre el canal, sobre la inteligencia artificial, sobre lo que queráis.
Si les ha gustado el vídeo denle a like, compartanlo por redes porque es muy importante.
Y si te gusta este canal, si te gusta lo que estamos haciendo, el proyecto que estamos creando, suscríbete, dale a la campanita para que te lleguen siempre todas las notificaciones.
Y también tenemos habilitado un Patreon donde puedes colaborar de manera económica si crees que este proyecto es interesante y lo quieres apoyar económicamente de alguna manera.
Nada más, un saludo, soy Dot SSV, me pueden seguir por todas mis redes, tenéis los links por todos los lados y nos vemos pronto. Chau chau.