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Avances en tecnologías de inteligencia artificial que pueden ayudar a la humanidad

Imagen: Samsung – 2021

Del 1 al 2 de noviembre, Samsung Electronics celebró su quinto Samsung AI Forum (SAIF) íntegramente en línea. El evento reunió a académicos de renombre mundial y expertos en inteligencia artificial para discutir y establecer direcciones de investigación para el desarrollo de la inteligencia artificial que se puede escalar para beneficiar a la humanidad.

Los oradores que representan varios campos presentaron algoritmos de inteligencia artificial recientemente desarrollados, así como soluciones innovadoras de inteligencia artificial que pueden beneficiar nuestras vidas en el futuro. Samsung Electronics transmitió en vivo el foro de este año en su canal de YouTube y ofreció a los participantes, que incluían ingenieros, investigadores y estudiantes en el campo de la IA, la oportunidad de interactuar con expertos durante una sesión de preguntas y respuestas.

Organizado por el Instituto de Tecnología Avanzada de Samsung (SAIT),  el centro de I + D de Samsung dedicado a las tecnologías del futuro de vanguardia, el primer día del Foro de IA de Samsung comenzó con los comentarios de apertura del Dr. Kinam Kim, vicepresidente y director ejecutivo de Samsung Electronics. «La transformación digital se ha acelerado en todas las industrias, para las que la ciencia de datos y el aprendizaje automático son esenciales», dijo el Dr. Kim. «En Samsung estamos abiertos a discutir cómo abordar problemas importantes y comunes con investigadores de todo el mundo, y esperamos que el Samsung AI Forum pueda ayudar a facilitar ese objetivo».

A esto siguió un discurso de apertura del profesor Yoshua Bengio de la Universidad de Montreal, copresidente del Samsung AI Forum y profesor de Samsung AI. Durante su discurso, el profesor Bengio presentó una nueva herramienta de aprendizaje automático llamada GFlowNets.

Después de explicar cómo se podrían aplicar los algoritmos al desarrollo de nuevos fármacos, enfatizó cómo “Encontramos que [el modelo] converge hacia buenas soluciones más rápido que otros métodos, y además, encuentra un conjunto de soluciones más diverso. Esto es muy alentador y estamos muy entusiasmados con las posibles aplicaciones del descubrimiento en general «. Después de terminar su discurso, el profesor discutió formas de aplicar los algoritmos durante una sesión de preguntas y respuestas que contó con científicos de todo el mundo.

La conferencia magistral fue seguida por tres sesiones de tecnología tituladas «Computación de IA escalable y sostenible», «IA para el descubrimiento científico» y «Visión por computadora confiable». Durante estas sesiones, destacados académicos y nuevas empresas hablaron junto con algunos de los principales investigadores de Samsung.

Los profesores Kunle Olukotun de la Universidad de Stanford, Gerbrand Ceder de la Universidad de California – Berkeley y Antonio Torralba del Instituto de Tecnología de Massachusetts compartieron hallazgos clave en sus respectivas áreas de investigación de IA. Los fundadores de nuevas empresas con sede en Silicon Valley, incluidos Andrew Feldman, CEO de Cerebras Systems, Bryce Meredig, CSO de Citrine Informatics y Daniel Bibireata, vicepresidente de Landing AI, presentaron información sobre modelos de negocios para varias áreas de investigación de IA, así como el futuro. estrategias de negocios. En representación de Samsung había varios investigadores líderes, incluido Changkyu Choi, vicepresidente sénior y director del Centro de investigación de inteligencia artificial y software de SAIT, quien presentó la visión de la compañía para la inteligencia artificial y resumió el progreso que ha logrado a través de su investigación en el campo.

El evento también mostró nuevos talentos e investigadores en el campo de la IA. Samsung reveló a los cinco ganadores de este año del premio Samsung AI Researcher of the Year, que se lanzó el año pasado para reconocer a los investigadores globales de AI prometedores.

“Estoy especialmente agradecido con mis estudiantes, cuyo trabajo es realmente lo que está siendo recompensado aquí”, dijo el profesor Phillip Isola del Instituto de Tecnología de Massachusetts, quien recibió el premio. «Estamos tratando de avanzar para crear sistemas de IA que estén más cerca de [alcanzar] habilidades similares a las de los humanos [y] las de los animales», agregó, al describir la inteligencia natural.

«Mi investigación se encuentra en la intersección de la visión por computadora y el aprendizaje automático, y mi objetivo general es crear sistemas de visión que sean confiables y accesibles para todos», agregó la profesora Judy Hoffman del Instituto de Tecnología de Georgia.

Por la convivencia de humanos e IA

El primer día del foro cerró con un panel de discusión en el que los académicos participaron en animadas conversaciones y compartieron sus puntos de vista. El moderador del panel, Youngsang Choi, vicepresidente de SAIT, presentó temas relacionados con el área de especialización de cada panelista. Después de la discusión, los participantes tuvieron rienda suelta para hacer preguntas a los panelistas.

Un participante preguntó a los panelistas si creían que sería posible que los algoritmos de IA lograran una eficiencia de datos a nivel humano en el entrenamiento, a lo que el profesor Antonio Torralba dijo que sí.

“Cuando pensamos en los datos que tenemos los humanos, no son solo datos visuales. Realmente sienten el mundo a través de muchos mecanismos diferentes ”, explicó el profesor Torralba. “Además, los humanos en realidad no son observadores pasivos del mundo. En realidad, están interactuando con el mundo y realizando todo tipo de experimentos. Creo que, para lograr un nivel de eficiencia [similar al humano], debemos incorporar todas estas cosas y hacerlas realmente como los personajes principales de la película que AI está proyectando ahora «.

El panel de discusión también ofreció una oportunidad para que los estudiantes que se especializan en campos relacionados con la IA compartan sus inquietudes con los expertos y reciban consejos. En el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) de IA, por ejemplo, la cantidad de parámetros aumenta continuamente, lo que significa que los costos necesarios para entrenar un modelo también lo están. Teniendo en cuenta estas circunstancias, los participantes discutieron hacia dónde debería dirigirse la investigación académica.

El profesor Bengio concluyó el panel de discusión ofreciendo algunos consejos interesantes a los jóvenes investigadores y estudiantes de IA. “No tenga miedo de ir en direcciones muy diferentes a lo que se ha establecido como estado del arte”, dijo el profesor. “El poder del cerebro es lo que realmente está detrás de la innovación y [el] asombroso progreso que nos brinda la ciencia. Así que no tenga miedo de probar cosas [y] no tenga miedo de cuestionar lo que aparentemente se ha establecido durante años o décadas. Así es como vamos a progresar todos ”.

La última investigación en IA, todo en un solo lugar

El segundo día del foro fue organizado por  Samsung Research , el centro avanzado de I + D de Samsung Electronics, que lidera el desarrollo de tecnologías futuras para sus divisiones de Electrónica de consumo y TI y Comunicaciones móviles. El Dr. Sebastian Seung, presidente y director de Samsung Research, enfatizó que «la inteligencia artificial es una tecnología que mejora la vida de las personas» y ofreció una descripción general de los diversos proyectos relacionados con la inteligencia artificial en los que participaba Samsung Research, incluidos los relacionados con las cámaras de los teléfonos inteligentes. , IA en el dispositivo, software de sistema de IA de código abierto, traducción automática y tecnologías de IA para robots. «Tengo muchas ganas de que lleguen las conferencias de hoy de los principales investigadores en IA», dijo el Dr. Seung, aumentando las expectativas de los espectadores.

El día comenzó con una conferencia magistral del profesor Leslie Valiant de la Universidad de Harvard, quien ofreció detalles sobre cómo aumentar el aprendizaje supervisado con razonamiento. «Para que la IA funcione, se necesitan varios componentes», explicó el profesor Valiant. «El primer componente es identificar qué fenómeno o funcionalidad desea realizar».

Luego vinieron las conferencias impartidas por académicos que han estado liderando activamente la investigación de IA. Estos incluyen al profesor Felix Heide de la Universidad de Princeton, al científico investigador Been Kim de Google Brain y al profesor Max Welling, catedrático de investigación en aprendizaje automático en la Universidad de Ámsterdam y científico distinguido en Microsoft Research.

La evolución de la IA en una herramienta para obtener conocimientos

En el panel de discusión del segundo día, los expertos compartieron sus opiniones sobre cómo la tecnología de inteligencia artificial afectará la vida de las personas en el futuro. El moderador del panel, el Dr. Daniel D. Lee, vicepresidente ejecutivo y director del Centro Global de Inteligencia Artificial de Samsung Research, inició la discusión con una pregunta.

“La primera vez que apareció la IA, en ese momento se puso mucho énfasis en el razonamiento lógico”, explicó el Dr. Lee. “Pero ahora están aumentando los enfoques basados ​​en datos, como las redes neuronales profundas. Y lo que acabamos de escuchar de la charla de Leslie fue [sobre] cómo podemos usar la lógica [ahora] en combinación con estas técnicas de redes neuronales más avanzadas. ¿Cuál sería la gran ventaja de hacer ese tipo de retorno, en cierto sentido, a la lógica con redes neuronales? «

“La idea de que tanto el aprendizaje como la lógica son importantes se ha entendido durante mucho tiempo, [aunque por separado]”, explicó el profesor Valiant. “Estamos en una buena posición porque creo que la posición del aprendizaje está ahora muy avanzada. Por lo tanto, tenemos razones para estar seguros de que tenemos mucha competencia en lo que respecta al aprendizaje, y es una buena base sobre la cual construir la lógica «.

El investigador Efi Tsamoura del Samsung AI Center en Cambridge agregó que “un número creciente de aplicaciones para muchas áreas diferentes, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural, están aprovechando el conocimiento previo para construir modelos más robustos y simples. ¿Porqué es eso? Es porque la lógica nos brinda la capacidad de [complementar] las etiquetas que faltan y de usar las etiquetas que faltan para entrenar el modelo». Tsamoura también señaló que «un número creciente de investigadores de diferentes campos, en su mayoría campos aplicados, se están dando cuenta del potencial de la lógica».

La discusión también se refirió a los descubrimientos científicos que se han realizado con el aprendizaje automático. “Creo que vale la pena señalar que con la llegada de 5G y con la 6G en camino, las redes de comunicación han pasado de ser extremadamente complicadas a súper extremadamente complicadas… y creo que las oportunidades para optimizar y administrar los sistemas para hacerlas aún más eficientes son vastas. Así que creo que hay una gran oportunidad de incorporar herramientas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial para influir en la estructura y el funcionamiento de estas redes de comunicación para hacerlas más eficientes ”, dijo Gregory Dudek, director del Centro de inteligencia artificial de Samsung en Montreal. “Hemos tenido un gran éxito en Montreal adaptando las herramientas que existen a estos problemas relativamente nuevos para ese dominio, y de hecho hemos movido significativamente la aguja para aumentar el rendimiento de estos sistemas”.

Para comercializar el aprendizaje automático para su uso en diversas áreas, se deben realizar simulaciones continuas. Entonces, ¿cómo se puede reducir la brecha entre los resultados de la simulación y los fenómenos del mundo real? El profesor Welling compartió sus pensamientos: “[Dado que las simulaciones en realidad no reflejan todas las complejidades del mundo,] creo que probablemente la solución sea alguna solución híbrida en la que simule todo lo que pueda, pero también identifique dónde su sistema es incierto sobre sus predicciones. Y en ese momento, en un sentido activo, adquirirá datos para ese problema en particular. Por lo tanto, la detección activa podría ser una solución interesante «.

En la sesión de Lightning Talks, los empleados de los centros globales de inteligencia artificial de Samsung Research presentaron algunas de sus últimas investigaciones, incluida la minimización adaptativa consciente de la nitidez (ASAM), que es un optimizador de aprendizaje profundo desarrollado por Samsung Research, y la corrección de entidades nombradas para el reconocimiento automático de voz (ASR). ).

Los pensamientos y hallazgos que se compartieron en el Samsung AI Forum indican que un mundo en el que la inteligencia artificial se fusiona a la perfección con nuestra vida cotidiana puede no estar tan lejos.

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