"Comencé mi carrera como Ph.D. en la década de 1980. Fui un académico por un tiempo, luego ingresé a la industria a fines de los 90 y he estado haciendo aplicaciones de inteligencia artificial en todas las industrias que pueda imaginar, desde la genética, la bioinformática y el procesamiento del lenguaje natural. Algunas cuestiones de seguridad nacional con el gobierno de EE. UU., gráficos por computadora, procesamiento de la visión.

Hace seis años me mudé a Hong Kong y comencé a trabajar con mi amigo David Hanson en la aplicación de la IA a la robótica humanoide. Él tiene los robots humanoides más realistas del mundo, con bellas expresiones faciales y expresión emocional. Quería que los robots fueran inteligentes y se vean bien, y por supuesto ese es un gran objetivo de investigación. Todavía estamos trabajando en ello, pero es un desafío fascinante.

Esa parecía ser una ruta para realizar mi principal objetivo de investigación en IA, que realmente estaba pasando de ser IA o IA estrecha que hace tareas altamente específicas, a lo que yo pensaba como IAG o inteligencia artificial general.

Inventé ese término en el 2002 ó 2003, y he organizado cada año una conferencia sobre IAG, inteligencia artificial general, y en la última década hemos visto crecer y florecer el concepto, tal como lo hemos visto florecer IA en cada área diferente."

Ben Goertze



"La inteligencia humana está sesgada hacia los entornos físicos, sociales y lingüísticos en los que evolucionó la humanidad, y para que los sistemas de inteligencia artificial posean inteligencia general similar a la humana, en cierta medida deben compartir estos sesgos."

Ben Goertze
Tomada del libro El dominio mental de Pedro Baños





Una DAO de IA

Para construir esta red descentralizada de IAs que comparten información entre sí y se preguntan entre ellas por hacer cosas entre sí, la Blockchain emergió como una plataforma apropiada.

Así que realmente empezamos con el deseo de construir en esencia una DAO de IA, aunque no lo llamamos así inicialmente porque la fraseología de una DAO tiene solo unos pocos años.

Mi primera compañía de IA que comencé en 1998, que vivió solo tres años entre 1998 y 2001. Se llamaba Webmind y tenía su base en Nueva York. Este fue el primer boom punto com. Estábamos basados en Silicon Alley en la ciudad de Nueva York, y lo que queríamos construir allí era, en esencia, lo que ahora llamaríamos una DAO de IA.

Queríamos construir una red que permitiera a las personas poner IA en cualquier parte del planeta. Todas estas IA diferentes en la red se comunicarían entre sí y compartirían información, y la inteligencia colectiva de toda esta red de IA superaría la inteligencia de una IA de la red. Necesita una gran cantidad de tecnología de apoyo para que funcione.

Tener un libro mayor distribuido es muy valioso porque las distintas IA pueden realizar un seguimiento de las transacciones que han sucedido en toda la red, sin necesidad de un controlador central.

El cifrado homomórfico y las tecnologías relacionadas son muy valiosos porque algunas IA tienen datos que desean compartir con otras IA solo en ciertos aspectos y de ciertas maneras. El libro distribuido y el cifrado homomórfico son una especie de tecnologías críticas para realizar esta visión de una DAO de IA.

Una cosa que nos dimos cuenta recientemente fue que la introducción de nuestra propio token también podría ser un ingrediente valioso en la combinación, porque las diferentes IA en esta DAO pueden ser propiedad de diferentes personas, es decir, en última instancia serán propiedad de ellos mismos y podrían intercambiar valor junto con el intercambio de datos y solicitudes de trabajo. Entonces, tener un token personalizado para que las IA lo usen para intercambiar el valor entre sí también puede ser valioso.

A continuación, puede introducir diferentes estados para ese token, y puede personalizarlos con lógica económica para la economía de IA. Entonces, esta es una perspectiva de lo que estamos construyendo con SingularityNet, desde mi punto de vista como desarrollador de inteligencia artificial. Si lo miras desde un punto de vista comercial, entonces se vuelve diferente y en cierto modo más simple.

Porque las empresas de todo el mundo ahora quieren utilizar el aprendizaje automático como un servicio, y la inteligencia artificial como un servicio, ya que solo unas pocas grandes empresas de tecnología realmente pueden permitirse contratar un ejército de desarrolladores de Inteligencia Artificial.

IA como servicio

Lo que la mayoría de las empresas en el espacio de IA quieren es poder usar IA para realizar ciertas tareas dentro de las operaciones de su negocio, y quieren poder solicitar servicios de IA de los proveedores de la nube.

Eso podría ser averiguar a quién comercializar un determinado producto entre sus clientes, podría ser para optimizar su cadena de suministro, podría ser detectar el fraude en su base de datos de transacciones. En la actualidad, la IA puede mejorar muchas, muchas funciones diferentes, por lo que cada vez hay más proveedores de IA como servicio.

Usted tiene grandes compañías como IBM con BlueMix, y Amazon y Google Cloud ofrecen APIs de IA como parte de los usuarios de AWS o Google Cloud, pero lo que las grandes compañías ofrecen o lo que las start-ups ahora ofrecen en términos de IA como un servicio es costoso, y a menudo requiere planes de suscripción incómodos donde se tiene que comprar una gran cantidad de servicios que podría no necesitar.

Además, la colección de funciones de IA ofrecidas comercialmente como un servicio es un pequeño porcentaje de la IA que existe como código abierto en Github, por lo que hay mil veces más funciones de IA disponibles en código abierto que las que se envuelven en ofrecer como un servicio.

Pero la mayoría de la gente no puede utilizar todo esto porque es un dolor.

Si alguien ha puesto algún código fuente abierto en un repositorio de Github, lo descarga, trata de que se base en su distribución de Linux. Luego revisa el archivo Léame y averigua qué hace, luego averigua cómo conectarlo al sistema de TI de su empresa, y la mayoría de las personas no tiene ese tipo de experiencia.

Desde ese punto de vista, lo que podemos hacer con SingularityNet es que estamos creando una plataforma en la que muchas más herramientas de inteligencia artificial pueden completarse y luego proporcionarse a cualquier empresa que quiera usarlas, a través de nuestra inteligencia artificial como API de servicio.

Compartir códigos

Puedes verlo desde el punto de vista de un cliente y los desarrolladores de IA. Entonces, desde el punto de vista de los desarrolladores de IA, si desarrollas algún tipo de widget de IA y lo pones en Github, no es mucho trabajo ponerlo en un contenedor Docker, ponerlo en un servidor y envolverlo en el SingularityNet API, que es muy simple. Entonces nuestro mecanismo de descubrimiento puede encontrar su código IA sentado en ese contenedor porque le ha dicho a nuestro nodo maestro que está allí, y luego en lugar de tener su código en Github para que los geeks lo descarguen y lo trabajen, lo pone en línea y envuélvalo en la API de una manera que cualquiera pueda usarlo que lo encuentre, mediante el mecanismo de descubrimiento de SingularityNet. Luego, puede obtener una compensación en nuestro token para las personas que usaron su código y utilizaron sus servicios.

CT: ¿Es ese el único incentivo?

DG: Bueno, hay muchos incentivos. ¿Por qué las personas ponen su código en Github ahora mismo? Simplemente lo hacen porque quieren contribuir al mundo, ¿verdad?

CT: Sí claro. Entonces, ¿son los incentivos más bien morales los que funcionan?

DG: Es una combinación correcta, porque si le das a la gente la posibilidad de monetizar su código fuente abierto que es aún mejor porque mira, lo que sucede ahora muchas personas pondrán su código en línea en Github solo para contribuir a la comunidad.

Por otro lado, muchos de ellos ahora también inician las nuevas empresas de inteligencia artificial en torno al código, y el código se bifurca y lo hacen propietario, luego una empresa grande compra su start-up tres años después, y luego ese desarrollador termina como empleado de una gran compañía que quizás no era el plan de vida que ellos querían.

Pero hicieron una start-up, obtuvieron dinero de Capitales de Riesgo y luego la estrategia de salida de la adquisición es una norma ahora, ¿verdad? Entonces, de alguna manera, el ecosistema de start-ups sirve como un mecanismo de reclutamiento para chupar a los jóvenes que no querían trabajar para que las grandes empresas lo hicieran después de todo. Y luego pueden salirse después de un tiempo y comenzar una nueva compañía.

Pero algo como SingularityNet puede proporcionar una nueva forma para que las personas moneticen su IA sin tener que venderla a una gran empresa. Porque si tuvieras una red descentralizada global y puedes poner tu IA ahí y cualquiera puede acceder a ella y luego usarla de una manera que la conecte con otras herramientas de inteligencia artificial que están disponibles. Eso puede proporcionar una forma para que las personas moneticen lo que han hecho, sin tener que ir a la ruta estándar actual de crear una start-up y vender la start-up a Google o Amazon o algo así. Entonces, el aspecto más sutil es que en realidad es más que una especie de tienda de aplicaciones basada en la nube para IA, porque las diferentes herramientas de inteligencia artificial que están ahora instaladas en Github no están configuradas para comunicarse entre sí y trabajar juntas.

Subredes y aprendizaje

Ahora cuando construyes una aplicación como desarrollador de aplicaciones, estás conectando IAs de esta manera, a medida, para que funcionen para tu aplicación. Entonces, para el robot Sophia, estamos usando muchas herramientas de opencv para el procesamiento de la visión por computadora, estamos utilizando las redes neuronales profundas de otras personas para reconocer rostros y objetos. Estamos usando Google Voice para el procesamiento de voz. Estamos usando la herramienta de otra compañía para texto a voz. Estamos utilizando nuestras propias herramientas de Inteligencia Artificial para la memoria, el aprendizaje y la personalidad, y luego estamos conectando docenas de diferentes herramientas de IA en la arquitectura específica para controlar el robot.

Podemos hacer eso porque sabemos bastante bien lo que estamos haciendo. Lo que nos gustaría crear es una plataforma en la que las herramientas de inteligencia artificial se puedan conectar entre sí de forma automática o al menos semiautomatizada, por ejemplo, si necesita un documento resumido, como usuario puede solicitarlo en el SingularityNet diciendo "Oye, necesito un documento resumido".

Puede obtener ofertas de veinte nodos de resumen de documentos diferentes y puede ver la reputación que tiene cada uno, y puede elegir uno con el equilibrio correcto de reputación y precio, y luego ese nodo le proporcionará un resumen de los documentos que usted le provea.

Pero ahora, ese nodo de resumen del documento si golpea algo en el documento que no puede tratar, puede externalizarlo a otro nodo. Supongamos que el nodo de resumen del documento que está pagando para resumir sus documentos llega a un video incrustado. Bueno, puedo subcontratarlo a un nodo de resumen de video y luego puede pagarle una fracción del dinero que se pagó. O bien, si ve una cita en ruso, tal vez no sabe ruso, puede subcontratarlo en microservicios a un nodo de traducción de ruso a inglés que puede hacer esa traducción, y luego enviarlo de vuelta al nodo de resumen del documento.

Entonces puede tener la formación de federaciones o subredes de nodos de IA, y hay aprendizaje que puede ocurrir allí, porque si este nodo de resumen de documentos aprende que para cierto tipo de video debe ir a este nodo de análisis de video, entonces eso es aprender en el nivel de las conexiones entre los dos nodos de IA diferentes. En cierto modo, eso es análogo al aprendizaje que hace el cerebro, donde si tienes dos neuronas, si a menudo son útiles juntas, se refuerza la conexión entre ellas, que es la potenciación a largo plazo o el aprendizaje hebbiano, por lo que en nuestro caso tener aprendizaje dentro de cada nodo de IA.

Si se trata de un proceso de aprendizaje automático, pero también se tiene conocimiento sobre el nivel de las conexiones entre los nodos de IA, eso es aprender a nivel de red, lo cual es interesante.

Ahora la Blockchain es una especie de parte de la cañería de la red, correcto, pero esa cañería es valiosa, porque la falta de ese tipo de capa es parte de lo que nos dificultó la construcción de este tipo de cosas a fines de la década de 1990 cuando lo intentamos por primera vez.

No había cifrado homomórfico, y si quería crear su propio token para el pago, no existía un mecanismo criptográfico para hacerlo razonablemente eficiente. Tener esa plomería es valiosa, al igual que tener GPUs ahora es valioso para hacer el procesamiento de la visión distribuida. Entonces ahora tenemos un conjunto completo de tecnologías de infraestructura que hacen posible construir esto como una especie de capa superior sobre la infraestructura.

CT: Sí, pero la pregunta obvia sería: ¿no podríamos terminar con IA controlando todo el proceso?

DG: Bueno, ese es el objetivo.

CT: Para su propio propósito que no sabemos, de lo que no somos conscientes.

DG: Bueno, es difícil saber en qué dirección evolucionará la IA. Creo que a largo plazo, lo que puede significar algunas décadas a partir de ahora, creo que las IA tendrán una inteligencia mucho mayor que la de los seres humanos.

CT: ¿Entonces suena como algo de ciencia ficción?

DG: Quiero decir, si vamos en la dirección de ciencia ficción, creo que en unas pocas décadas a partir de ahora, los humanos tendremos dos opciones. Una es simplemente traer interfaces de la computadora o carga de la mente, fusionar su cerebro con la matriz de la mente de la IA, o dos, simplemente vivir felizmente en el zoológico de la gente con los otros animales del zoológico.

Quiero decir que lógicamente hablando, esas son las opciones que probablemente existan ahora. Mientras tanto, antes de que lleguemos allí, hay muchas cosas interesantes que pueden suceder.

Tiendo a pensar que las probabilidades de un buen resultado son mejores si la IA se desarrolla de una manera más democrática, para que todos puedan contribuir y todos puedan beneficiarse.

No me gusta la dinámica que veo donde una IA se absorbe cada vez más en unos pocos grandes gobiernos y grandes corporaciones.

CT: Sí, también, defensa.

DG: Sí, entonces tienes defensa, así que la IA está desarrollada para matar gente, la IA está desarrollada para espiar a la gente. Luego tienes Google, la IA está desarrollada para lavarle el cerebro a la gente y compre cosas que no necesitan, que básicamente es publicidad. Estas son todas partes de la naturaleza humana, pero no son todo lo que hay para la naturaleza humana. Hay muchas otras aplicaciones para la IA que obtienen muchos menos recursos porque el aspecto de rentabilidad es más difícil.

Siguiente destino de tercerización

Por ejemplo, dije que nuestro equipo de IA tiene su sede en todo el mundo, aunque personalmente estoy basado principalmente en Hong Kong y, de hecho, nuestra mayor oficina de IA es Etiopía en Addis Ababa. Tenemos 25 o 30 desarrolladores de IA y unas pocas docenas de pasantes allí, es un centro de desarrollo de bajo costo. Las universidades allí son bastante buenas, así que podemos contratar buenos jóvenes graduados.

Creo que África será el próximo destino para la subcontratación, porque Asia y Europa ya son caros. Pero al pasar tiempo en África, usted ve tantas necesidades de tecnología de IA.

Estamos desarrollando una aplicación allí que, a partir de una imagen de una hoja de una planta, identifica las primeras etapas de la enfermedad del cultivo. Estamos desarrollando herramientas que ayudan a enseñar a los niños rurales que no tienen una buena educación, o sea sistemas de tutoría de IA.

Pero este tipo de aplicación de la IA beneficiosa no gana mucho dinero en comparación con matar, espiar o publicitar porque no hay tanto dinero en él.

Sin embargo, si tiene una plataforma más descentralizada para el desarrollo de la IA, entonces los desarrolladores allí pueden participar plenamente y los usuarios pueden usar herramientas en de IA Mindcloud en SingularityNet. No tiene que pasar por el centro de beneficios de una gran empresa.

Por lo tanto, podrías tener un desarrollador en Uzbekistán que cargue un nodo de AI haciendo aprendizaje automático, y luego un usuario en Etiopía podría usar ese nodo para identificar las enfermedades de los cultivos en una hoja. Pueden pagarle al desarrollador en Uzbekistán algo por eso a través de los mecanismos de intercambio de tokens de SingularityNet, y ese intercambio puede suceder, si hay suficiente rentabilidad en esa aplicación o no para que sea interesante para IBM o Google.

Al enrutar toda la inteligencia artificial a través del ejército, las grandes empresas o el gobierno, lo que eso significa es la larga cola de aplicaciones de inteligencia artificial que no tienen tantas ganancias asociadas, y la larga cola de herramientas de IA que solo pueden ser buenas para un cierto nicho de cosas, estas quedan fuera de la forma actual de hacer las cosas.

En el enfoque más descentralizado, puede tener una mayor participación de desarrolladores y usuarios de todo el mundo, y creo que, en esencia, hará que sea más probable que a medida que la IA se vuelva más inteligente, más inteligente y más inteligente, las cosas irán en una dirección positiva.

No podemos tener ninguna garantía, pero por más desordenado que sea, preferiría que la raza humana como un todo participe en el crecimiento de AIG, que simplemente sea como el ejército estadounidense y chino y Google y Baidu o algo así, no que esas sean malas personas. Google está dirigido por personas de buen corazón, pero tienen el único objetivo de maximizar el valor para los accionistas.

Simplemente sucede que al tener este conjunto descentralizado más amplio de mecanismos de IA, sucede que esa también es probablemente la mejor manera de conducir a la aparición de niveles avanzados de inteligencia general.

Tienes un tipo de motivación política y orientada a los beneficios, y tienes un motivo orientado a la investigación, y parecen encajar unos con otros. Porque para ambos quiere este tipo de criadero descentralizado diverso y flexible de inteligencia.

CT: ¿Tus tokens han conseguido incentivar lo correcto? No que la IA lo use para sus propios fines o alguien para controlar todo. ¿Qué tipo de mecanismo utilizas?

DG: Tenemos un mecanismo de gobernanza democrática integrado en el que los titulares de los tokens votan sobre asuntos que pertenecen a la dinámica de toda la red.

CT: ¿Hay algún mecanismo para evitar que alguien controle la mayor parte?

DG: Bueno, la democracia es arriesgada en ese sentido. Tenemos una reserva de tokens reservadas para usos beneficiosos, y luego la decisión de qué es un uso beneficioso se hace de forma democrática. Creo que al final o tienes una democracia o una dictadura.

Al principio será más una dictadura, porque los fundadores poseen muchos tokens. Así como Ethereum en cierto modo es una dictadura benévola de Vitalik. Al principio, los fundadores poseen muchos tokens, por lo que el mecanismo democrático en esencia estará dominado por los fundadores y las organizaciones fundadoras, pero a medida que el sistema se desarrolle, la democracia será cada vez más acerca de quién posee los tokens para votar.

Ben Goertze


"Una de las cosas que nos dimos cuenta al desarrollar la robot Sophia y desarrollar nuestra tecnología de IA fue que, para dar el próximo gran salto en la funcionalidad de inteligencia artificial, queremos construir lo que hemos estado pensando como una nube mental masiva distribuida globalmente.
Queremos una red descentralizada de IA, cada IA llevando a cabo su propia función particular, y diferentes IA en la red descentralizada, todas comunicándose entre sí y compartiendo datos entre sí y entregándose tareas entre ellas y haciendo el trabajo entre ellas."

Ben Goertze











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