Los robots también se equivocan y los tres tipos de IA

Hoy destacamos una noticia que nos llamó la atención y pone el foco en uno de los grandes debates sobre sistemas de conducción automática. ¿A quién hay que llevarse detenido por ir en contra del tránsito?

En esta edición:

• 🚗 Waymo y errare robotum est 🚖

• 🤖 Los 3 tipos de Machine Learning, la base de la Inteligencia Artificial

• 🦄🇦🇷El unicornio argentino, Aleph, adquirió a su principal competencia.

• 🏄‍♂️ Cositas que encontramos navegando en la web 🕸️

Policía detiene un Waymo que iba manejando por el sentido contrario

Una de las experiencias más futuristas fue hace un mes en San Francisco. Después de una comida con amigos, nos subimos a dar una vuelta en Waymo. La experiencia de andar sin un piloto al volante es nueva, pero se termina sintiendo similar. Mi mayor shock fue ver como se adelantó al cambio de luz, sacando “el pie” del freno para empezar una vez que estuviera la verde en el semáforo. El mejor plus eso sí, es la posibilidad de elegir la música uno mismo, me imaginaba un viaje a la hora del taco poniendo mi podcast favorito en vez de música que derechamente no me gusta.

Waymo en los titulares por todos lados

Este último mes ha sido noticioso para Waymo. En particular tres:

1.  Eliminaron el waitlist para usuarios, entrando a competir de lleno con los servicios de Uber y Lyft.

2. En San Francisco hubo un ataque serial a Waymos. Una mujer rajó los neumáticos de 17 vehículos.

3. Tuvieron que hacer un recall a su flota de autos en Phoenix, Arizona. Este recall (término utilizado para empresas automotoras cuando pillan fallas fundamentales en el auto) implicó una actualización importante del mapeo y software de estos autos.

Lo que gatilló este punto fue que hace un mes, la policía de Phoenix, recibió el llamado de que un auto estaba yendo en contra del tránsito. La sorpresa y confusión reinó cuando estaba persiguiendo a un auto sin conductor. El video publicado por la policía de Phoenix mostraba a un auto completamente vacío.

El debate ético

Waymo (propiedad de Google) ha transparentado el número de accidentes por millón de kilómetros recorridos, y en el agregado, los números lo favorecen, reduciendo los accidentes en un 85%. Así mismo, Tesla reportó la misma estadística con respecto a Autopilot y reportaban números de 1 accidente cada 7,8 millones de kilómetros recorridos.

La pregunta ética detrás es, ¿quién es el responsable en caso de un accidente iniciado por un auto que se maneja solo? Sabemos que son más seguros, pero el tema de la responsabilidad es un problema sin solución clara. Es uno de los primeros escenarios en que podemos entender cómo podemos convivir robots 🤖 y 🧑‍🦱👱‍♀️humanos, siendo un gran lugar de aprendizaje.

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Los tres tipos de aprendizaje del Machine Learning, base de la Inteligencia Artificial

La base de toda Inteligencia Artificial actual es Machine Learning. Pero no todas las formas de aprender son iguales. Por lo que te queremos contar las tres formas y cómo funciona cada una en simple.

Unsupervised Learning (Aprendizaje sin supervisión)

El programa tiene que identificar patrones por sí sólo. Por ejemplo: el modelo observa legos tirados en el suelo, y busca identificar similitudes para dividirlos según un patrón.

De esta forma el algoritmo organiza los datos por algún método que decida, puede ser color, tamaño, o la combinación para entregar un resultado ordenado. (Hay una aplicación llamada Brickit que hace exactamente esto, pero te entrega información de que puedes construir con los legos que tienes disponibles).

Esta es la base del modelo detrás de ChatGPT. Luego tiene transformadores y sistemas más complejos, pero por detrás ChatGPT partió con esto.

Supervised Learning (Aprendizaje Supervisado)

El aprendizaje ocurre mediante la observación de ejemplos y la asociación entre ellos.

Por ejemplo: se le muestra al modelo imágenes de gatos con la etiqueta de gato, perros con una etiqueta de perro, pájaros con pájaros, etc. De ahí, el algoritmo en base a este aprendizaje y patrones que observa es capaz de identificar un gato.

Reinforcement Learning (Aprendizaje con refuerzo)

El modelo experimenta y recibe un reforzamiento positivo o negativo según la acción que tome. Se usa mucho en videojuegos de forma natural, es lo que uno llama prueba y error.

El ejemplo: Jugar ajedrez y aprender con la repetición. El refuerzo negativo es perder piezas o un jaque mate, el positivo es sacar piezas del oponente o ganar la partida.

El mejor ejemplo (y la excusa de este artículo) es la aplicación del reinforcement learning utilizada en Pokemon Red en el siguiente video de Youtube. Muy recomendado para entender la lógica y ¡hasta la estadística detrás!

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🤝Zona de Deals 🤝

Aleph, unicornio de Argentina compra a uno de sus mayores competidores en Latinoamérica

Aleph, es una startup argentina dedicada a la publicidad en Latinoamérica. Después de varios intentos de comprar otras empresas en el mercado, logró adquirir a uno de sus mayores rivales. Gastón Taratuta, CEO de Aleph, lo compartió en Linkedin.

💼Pegas 💼

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Encargado de diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones web utilizando herramientas de programación. Más info aquí.

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Se busca a alguien con una mirada holística e integral del producto, comprendiéndolo profundamente desde el negocio y hasta el cliente para generar valor y liderar propuestas de mejora. Más info aquí.

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Esta empresa busca cambiar la forma en que la gente paga en el día a día. Aquí estarás encargado de evaluar trade-offs en tecnología, programar para el desarrollo de software y apoyan el uso de IA para ello. Más info aquí.

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Aquí buscan quién lidere iniciativas de tecnología y producto. No es necesario que sepas de autos, sino que quieren alguien que los ayude con los desafíos que enfrentan a diario a través de la programación y mantenimiento de sus softwares. Más info aquí.

🏄‍♂️Navegando por la web🕸️

Varios

• El feed de Youtube me mostró un video sobre la ingeniería de filas y como se decide elegir como esperamos nuestro evento favorito. Mira el video aquí. Expert Explains the Hidden Crowd Engineering Behind Event Venues - WSJ.

• Cuando estaba en 8°, cada vez que quería hacer un trabajo más choro para el colegio, usaba comic sans. Con el tiempo, me di cuenta de que era de pésimo gusto, pero que la tipografía juega un rol clave en la experiencia de un medio. Por eso, compartimos este artículo sobre las tipografías usadas en la película de Pixar Wall-E. Leélo.

• La semana pasada mencionamos el podcast de Fintual con Florencia Edwards sobre Inteligencia Artificial y Cine. Escucha el podcast con Alejandro Matamala-Ortiz, CEO de Runway aquí.

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