Vídeo: Techonomy Bio (Novembro 2024)
Como aconteceu em quase todas as conferências em que participei este ano, inteligência artificial e aprendizado de máquina foram os principais tópicos da conferência Techonomy 2016 da semana passada. Além das discussões agora padronizadas sobre a direção da IA, uma palestra de Ray Kurzweil e uma conversa sobre a direção dos veículos autônomos, a conferência incluiu uma discussão e vídeos de interfaces diretas máquina-cérebro que estavam entre as mais coisas interessantes que eu vi o ano todo.
Circuitos da Mente
Esses vídeos legais vieram de Justin Sanchez, do DARPA Biological Technologies Office. Ele mostrou um vídeo de um braço robótico controlado pela mente, que era fascinante, antes de passar a discutir uma interface neural direta, na qual a memória do computador é anexada diretamente a um cérebro com lesões cerebrais traumáticas. Sanchez então mostrou um vídeo atraente em que um paciente é solicitado a memorizar uma dúzia de palavras comuns; normalmente o paciente pode recordar mais tarde apenas três palavras, mas, quando conectado ao sistema, pode recordar todas as doze.
Sanchez alertou que estes são os primeiros dias do programa. Ele foi projetado para restaurar as funções cerebrais do pessoal militar que pagou um preço tão alto pelo nosso país, mas ele disse que há muitos aspectos interessantes. O trabalho começou com racks de computadores; o objetivo é trabalhar em direção a sistemas miniaturizados que possam ser implantáveis. Como parte desse esforço, o programa procura obter uma compreensão mais ampla das funções cognitivas do cérebro.
Sanchez juntou-se a um painel de Leslie Valiant, da Universidade de Harvard, que descreveu o que ele chamou de "era do ecoritmo", que combina algoritmos que aprendem com o ambiente, aprendizado de máquina supervisionado e evolução biológica. Valiant disse que a evolução darwiniana é basicamente um tipo de aprendizado de máquina supervisionado.
Ele observou que ainda não sabemos muito sobre a função cerebral, como quantos neurônios são necessários para lembrar o que você comeu no café da manhã. Sanchez observou que estamos aprendendo mais sobre o cérebro e também sobre como a memória é distribuída por todo o cérebro.
Ambos concordaram que, embora o aprendizado de máquina supervisionado possa funcionar para iniciar algoritmos para aumentar o cérebro, outras técnicas como o aprendizado por reforço serão necessárias. Um algoritmo fixo não funcionará a longo prazo para a vida cotidiana, disse Sanchez. Em vez disso, ele precisará se adaptar.
Rumo à singularidade e à IA ética
Em um discurso no jantar, o inventor e autor Ray Kurzweil, que agora trabalha com IA para o Google, reiterou sua previsão de que até 2029 um computador terá habilidades e conhecimentos de linguagem suficientes em uma ampla gama de assuntos para permitir que ele passe no teste de Turing de valor.. Até 2035, Kurzweil acredita que seremos capazes de conectar computadores diretamente ao nosso neocórtex para expandir nossa memória e, em 2045, teremos computadores um bilhão de vezes mais potente que todo ser humano, um desenvolvimento que ele chama de Singularidade.
Kurzweil disse que o grande avanço da IA nos últimos anos tem sido o desenvolvimento de redes neurais de múltiplas camadas, mas observou que os sistemas atuais exigem muitos dados. "A vida começa em um bilhão de exemplos", brincou ele sobre os sistemas atuais e disse que um grande desafio tem sido o desenvolvimento de sistemas de computador que podem aprender com quantidades menores de dados.
No painel, Kurzweil juntou-se a Benjamin H. Bratton, da Universidade da Califórnia, em San Diego, e Vivienne Ming, da Socos, que enfatizou que IAs e humanos trabalharão juntos no futuro. O livro de Bratton, The Stack, fala sobre como os recentes avanços na computação, incluindo a automação, estão criando uma "mega-estrutura acidental" que é um aparato computacional e uma nova arquitetura de governo. Ming falou sobre a IA que aumenta os humanos e a necessidade de construir um mundo onde as pessoas criem coisas novas ativamente.
Em outra sessão, Francesca Rossi, do Centro de Pesquisa TJ Watson da IBM, falou sobre a necessidade de "IA ética", dizendo que precisamos discutir sobre quais regras devem governar as IAs. Essa discussão deve incluir não apenas as 5 principais empresas em que as pessoas pensam quando falam sobre IA, mas todas as pessoas, especialmente as pessoas que implantam IA no mundo real. O objetivo é criar confiança durante um período de tempo, não apenas uma vez, disse ela.
Veículos Autônomos em Ecossistemas Sencientes
Em um painel sobre "ecossistemas sensíveis", o vice-presidente de pesquisa da Ford Motor Company, Ken Washington, disse que há uma promessa de veículos autônomos e veículos inteligentes que nos conhecem, com base em radar, lidar, câmeras, microfones e outros sensores que podem processar e responder. No entanto, enquanto o progresso está acontecendo muito rapidamente, ainda não estamos lá. Por exemplo, Washington descreveu um carro que liga automaticamente o calor quando está frio lá fora.
Ele disse que existem dois "buracos" no caminho para essa visão: cibersegurança e privacidade, que ele vê como duas questões distintas. Washington disse que os consumidores precisam confiar que um carro autônomo fará coisas boas por eles, e ele está confiante de que carros autônomos podem ser mais seguros que um motorista humano, observando que 30.000 pessoas por ano morrem em acidentes de carro. Washington também disse que as empresas precisam deixar claro que o consumidor possui seus dados e concede às empresas de automóveis permissão para usá-los para fins específicos. A Ford nunca venderá seus dados, ele disse, mas os usará para mantê-lo seguro e proporcionar uma experiência melhor. A Ford planeja oferecer produção de alto volume de veículos para compartilhamento de viagens em 2021, com 100 veículos de teste em circulação até 2018.
Claire Delaunay, da empresa de caminhões autônomos Otto (agora parte do Uber), disse que uma questão é como um veículo autônomo toma uma decisão. Os veículos só podem ver o que você os ensina a ver, disse ela, então eles precisam continuar aprendendo. O co-fundador da Sentient Technologies, Babak Hodjat, disse que, como esses sistemas têm um registro que contém os dados utilizados em cada decisão quando ocorrem acidentes, acidentes futuros podem ser potencialmente evitados. "Não podemos fazer isso com um humano", observou ele.
