Mostrando entradas con la etiqueta Machine Intelligence Research Institute (MIRI). Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta Machine Intelligence Research Institute (MIRI). Mostrar todas las entradas

Tolerancia de Error y Predicción - Machine Intelligence Research Institute (MIRI)

Tolerancia de Error y Predicción - Machine Intelligence Research Institute (MIRI)
Tolerancia de Error

Una de sus investigaciones que más me llamó la atención fue la de corregibilidad. Esto es el hecho de que podamos hacerle entender a un IA avanzado que tiene que entender que hay que modificar y ajustar sus objetivos y metas.

En este paper discuten que se consideran una IA corregible y como lograr la corregibilidad con diferentes estrategias. Por ejemplo hablan de el “Problema del Apagado”, hipotéticamente se discute que si se le da un botón de apagado a la IA para “corregir” este agente sería capaz de discutir o razonar a su dueño que no es necesario corregirlo, manipulandolo y no logrando la corrección del IA, este podría decir que hay un gran incentivo en no apagarlo porque podría lograr un mejor resultado de X utilidad o valor. Un IA simple se dejaría apagar pero uno más autónomo y complejo llegaría hasta la prevención física para no apagarse y eso sería fatal si llegara hasta ese punto. Y por último se da un modelo de apagado como estándar para una maquina IA considerada “corregible”.

Predicción


Otro estudio bien importante tiene que ver con nuestra capacidad de que tanto podemos predecir o no predecir sobre el futuro de la IA.

En este tipo de investigaciones MIRI ha descubierto que más veces que no los expertos y no expertos se han equivocado sobre la IA en los próximos 15 a 25 años y que normalmente las predicciones hechas por expertos se contradicen, junto con una base de datos de más de 95 predicciones que se han hecho sobre la IA.

Para terminar de asustarnos, MIRI ha puesto un paper muy interesante llamado “Intelligence Explosion Microeconomics”, que habla sobre la necesidad de tener investigadores con experiencia en matemáticas económicas, experiencia en estadística predictiva y aprendizaje de máquinas. Esto lo justifican pensando en una premisa simple: “¿Qué pasa si creamos una máquina que puede crear una mejor versión de sí misma y está mejor que ella misma?”.

Esto es muy importante ya ha esta curva inteligencia sería conocida como la explosión de la inteligente, lo cual ellos creen que sería “el evento más importante en la historia de la tierra, ósea crear “vida inteligente”, el evento más importante del futuro de nuestro universo”.


Machine Intelligence Research Institute (MIRI)

Machine Intelligence Research Institute (MIRI)

MIRI es una organización investigativa sin fines de lucro estudiando la base matemática del comportamiento inteligente. Su misión es desarrollar herramientas formales para el diseño nítido y análisis de sistemas de IA para uso general, con el propósito de hacerlos sistemas más seguros y confiables cuando vayan a ser desarrollados.

Filosóficamente hablando o hablando del futuro, los investigadores en MIRI son relativamente escépticos de cómo el estado del arte en la IA cambiará en la siguientes décadas y no saben cuan cerca están para que haya IA más inteligente que humanos. Sin embargo predicen que es posible lo siguiente:


  • Se va a confiar más en los sistemas de IA con tareas complejas y decisiones a largo plazo.
  • Metas realísticas y ambientes para sistemas de razonamiento general van a ser muy complejos para que los programadores se les especifiquen directamente.
  • Los sistemas que tengan modelos pobres de su entorno harán daños significativos.


Para resumir lo que piensa MIRI, Stuart Rusell, un asesor de investigación para MIRI dice que:

“Nuestra meta es crear máquinas que puedan tomar mejores decisiones. Y ese es el problema, que si vamos a crear una maquina súper inteligente, tenemos que darle algo que uno quiera que haga. El peligro es que le des algo que en verdad no es lo que quieres que haga.”

De lo que podemos comprender es que MIRI piensa en el futuro de IA sin importar qué tan avanzada sea, ellos buscan establecer un estándar de cómo una maquina debería llevar a cabo su inferencia científica. Ellos están interesados en que los agentes de IA hagan lo que sus programadores las mandaron a hacer específicamente para un impacto positivo. Ellos esperan que las máquinas inteligentes avanzadas se comporten como fue planeado en primer lugar en ausencia de supervisión humana.