Gabriela Cibils
Venture Capital Partner en Cibersons
Tuve la fortuna de trabajar para un unicornio (empresa valuada en más de mil millones de dólares) de inteligencia artificial en sus inicios, en San Francisco, California. Si bien la mayoría de mis colegas también tenían un perfil técnico, asumí el rol de ser quien daba una introducción a esta industria y explicar de manera simple cómo funciona, realmente, la inteligencia artificial, específicamente la visual.
Si le quisiéramos enseñar a una niña qué es un árbol, tendríamos que apuntar a uno que otro ejemplo y listo, pues- to que nuestro cerebro es una de las maravillas más increíbles de la naturaleza. Sin embargo, enseñar a una computadota a detectar un árbol es mucho, mucho más complejo de lo que parece.
Un árbol de Navidad se ve muy distinto a una palmera y un lapacho se ve muy distinto a un árbol de otoño sin hojas.
El árbol con nieve es distinto a uno con frutas y así, la lista continúa. ¡Ni qué mencionar la diferencia entre una simple rama y un bosque entero! Para el humano, la respuesta es muy simple debido a que la categorización la hace en nanosegundos el cerebro. A la computadora hay que enseñarle desde cero. ¿Cómo se hace esto?
Además de una serie de instrucciones (programa/modelo) para que la computadora siga al ver una imagen, se necesita entrenar a la computadora con ejemplos así como lo haríamos con un niño. ¡La gran diferencia es que para la computadora necesitamos miles de millones de fotografías!
Las fotografías primero deben ser filtradas por humanos. Esta categorización es la base de toda inteligencia artificial visual. Para ello, equipos enteros de humanos revisan las fotografías una a una, y responden preguntas como “¿existe un árbol?”, “encuadra el árbol”, “categoriza el tipo de árbol”, etc.
Así, la computadora va “entendiendo” lo que es un árbol. Con este ejemplo queda claro que por más que tengamos un equipo experto de programación que arme un modelo excelente, la calidad de la categorización de las imágenes es crucial. Si a un modelo de detección de gatos lo entreno con imágenes de perro, la computadora aprenderá incorrectamente a categorizar a perros como gatos.
Si el proceso de categorizar datos en la base de la pirámide de inteligencia artificial es humano, es responsabilidad de esas personas crear grupos diversos para desarrollar programas y tecnologías éticas e inclusivas. ¿Te esperabas esto?