Noticias de la semana - 29
Los mejores expertos en IA prometen que no ayudarán a crear armas autónomas letales
AI PARA BIEN La inteligencia artificial (AI) tiene el potencial de salvar vidas al predecir desastres naturales , detener la trata de personas y diagnosticar enfermedades mortales . Desafortunadamente, también tiene el potencial de quitar vidas. Los esfuerzos para diseñar armas letales autónomas, armas que usan la IA para decidir por sí mismas si intentan o no matar a una persona, ya están en marcha.
El miércoles, el Instituto Future of Life (FLI), una organización centrada en el uso de la tecnología para el mejoramiento de la humanidad, emitió un compromiso que condena el desarrollo de armas letales autónomas y hace un llamamiento a los gobiernos para que lo eviten.
"AI tiene un gran potencial para ayudar al mundo, si estigmatizamos y evitamos su abuso", dijo el presidente de FLI, Max Tegmark, en un comunicado de prensa . "Las armas de IA que deciden matar personas autónomamente son tan repugnantes y desestabilizadoras como armas biológicas, y deben ser tratadas de la misma manera".
SOLO FIRMAR AQUÍ. Ciento setenta organizaciones y 2,464 personas firmaron el compromiso, comprometiéndose a "ni participar ni apoyar el desarrollo, la fabricación, el comercio o el uso de letales armas autónomas". Los firmantes del compromiso incluyen al fundador de OpenAI, Elon Musk, el fundador de Skype Jaan Tallinn. y el destacado investigador de IA Stuart Russell.
Los tres cofundadores de Google DeepMind (Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman) también firmaron el compromiso. DeepMind es el principal equipo de investigación de IA de Google, y la compañía se vio recientemente en el punto de mira de la letal controversia de las armas autónomas por su trabajo con el Departamento de Defensa de los EE. UU .
En junio, Google prometió que no renovaría el contrato del DoD, y más tarde, publicó nuevas pautas para su desarrollo de inteligencia artificial, incluida la prohibición de construir armas autónomas. Firmar la promesa de FLI podría confirmar aún más la postura pública revisada de la compañía sobre las armas letales autónomas.
¿TODOS HABLAN? Todavía no está claro si la promesa realmente dará lugar a una acción definitiva. Veintiséis miembros de las Naciones Unidas ya han respaldado una prohibición global de las armas letales autónomas, pero varios líderes mundiales, incluidos Rusia, el Reino Unido y los Estados Unidos, aún no se han sumado.
Esta tampoco es la primera vez que los expertos en IA se reúnen para firmar un compromiso contra el desarrollo de armas autónomas. Sin embargo, esta promesa sí cuenta con más signatarios, y algunas de esas nuevas incorporaciones son nombres bastante importantes en el espacio de IA (ver: DeepMind).
Desafortunadamente, incluso si todas las naciones del mundo acuerdan prohibir armas letales autónomas, eso no necesariamente impediría que personas o incluso gobiernos continúen desarrollando las armas en secreto. A medida que ingresamos a esta nueva era en IA, parece que no tendremos más remedio que esperar que los buenos jugadores superen a los malos.
Google lanza una plataforma ia capaz trackear cuerpo
Move Mirror usa la webcam y algoritmos de IA para comparar la postura que el usuario está haciendo con una base de datos de más de 80,000 imágenes.
Google decidió compartir algunos de sus proyectos con el mundo y lanzó un sitio donde se puede jugar con distintas plataformas de Inteligencia Artificial. Uno de estos experimentos se llama Move Mirror y usa la webcam y algoritmos de IA para comparar la postura que el usuario está haciendo con una base de datos de más de 80,000 imágenes. El seguimiento se realiza en tiempo real y el “espejo” alterna entre imágenes varias veces por segundo, dependiendo de qué tan rápido esté cambiando de postura.
Según Google, el objetivo de Move Mirror es resaltar las capacidades de la estimación de pose utilizando solo una cámara web y una computadora. La compañía espera que después de ver cuán liviana y fácil de usar es la tecnología, más desarrolladores estén dispuestos a probarla e integrarla en sus productos.
La parte de seguimiento del cuerpo del “espejo” funciona con PoseNet, un modelo de aprendizaje automático que detecta y rastrea 17 puntos en el cuerpo de una persona, 12 articulaciones y 5 puntos en la cabeza. Los datos se combinan con la base de imágenes y el resultado se muestra junto a la fuente de la cámara web.
Move Mirror usa Tensorflow.js, con sus operaciones contenidas solo en el navegador del dispositivo, por lo que no hay datos saliendo de la computadora o teléfono inteligente y siendo enviados a servidores. El modelo es de código abierto, por lo que si uno está interesado, puede chequearlo para ver como funciona.
La Inteligencia Artificial Automatiza Hollywood. Ahora, Art Can Thrive.
La próxima vez que te sientes a mirar una película, el algoritmo detrás de tu servicio de transmisión podría recomendar una superproducción que fue escrita por AI, realizada por robots y animada y representada por un algoritmo de aprendizaje profundo. Un algoritmo de inteligencia artificial incluso puede haber leído el guión y sugerido que el estudio compre los derechos.
Es fácil pensar que la tecnología como los algoritmos y los robots harán que la industria cinematográfica siga el camino del trabajador de fábrica y el representante de servicio al cliente , y argumentarán que el cine artístico está en su agonía. Para la industria del cine, la misma narrativa no se aplica : la inteligencia artificial parece haber mejorado la creatividad de Hollywood, no la ha sofocado.
Es cierto que algunos trabajos y tareas se vuelven obsoletos ahora que las computadoras pueden hacerlas mejor. Los requisitos del trabajo para un artista de efectos visuales ya no son dueños de una boina y son buenos para pintar telones de fondo; la industria ahora exige ingenieros que sean buenos para entrenar algoritmos de aprendizaje profundo para hacer el trabajo rutinario, como suavizar manualmente un efecto o hacer que un personaje digital parezca realista. Al hacerlo, los artistas creativos que aún trabajan en la industria pueden dedicar menos tiempo a una computadora que edita meticulosamente fotograma a fotograma y hacer cosas más interesantes, explica Darren Hendler , que dirige Digital Human's Digital Humans Group .
Al igual que las computadoras lo hicieron para que los animadores no tuvieran que dibujar cada cuadro a mano, los algoritmos avanzados pueden representar automáticamente efectos visuales avanzados. En ambos casos, el animador no perdió su trabajo.
"Encontramos que muchos de los trabajos más mundanos y manuales se convierten en objetivos fáciles [para la automatización de IA] donde podemos tener un sistema que puede hacer mucho más rápido, liberando a esas personas para que realicen tareas más creativas", dice Hendler al futurismo. .
"Creo que ves muchas cosas en las que es más fácil para los actores interpretar sus alter egos, criaturas y personajes", agrega. "Vas a ver más donde los actores están haciendo su actuación frente a otros actores, donde van a mapear a los personajes más tarde".
"Encontramos que muchos de los trabajos más mundanos y manuales se convierten en objetivos fáciles [para la automatización de AI] donde podemos tener un sistema que puede hacer mucho más rápido, liberando a esas personas para que realicen tareas más creativas".
Recientemente, Hendler y su equipo utilizaron inteligencia artificial y otro software sofisticado para convertir a Josh Brolin en Thanos para Avengers: Infinity War. Más específicamente, usaron un algoritmo de inteligencia artificial entrenado en escaneos de alta resolución del rostro de Brolin para rastrear sus expresiones hasta arrugas individuales, luego usaron otro algoritmo para mapear automáticamente las facciones resultantes en el cuerpo de Thanos antes de que los animadores entraran a dar algunos toques finales .
Tal proceso produce lo mejor de ambos mundos de captura de movimiento: la alta resolución generalmente obtenida por configuraciones de cámara poco manejables y el rendimiento más matizado posible al permitir que un actor se desempeñe rodeado por sus coestrellas, en lugar de estar solo frente a una pantalla verde. Y aunque el mapeo de caras y la tecnología de intercambio normalmente llevaría semanas, el algoritmo de aprendizaje automático de Digital Domain podría hacerlo casi en tiempo real, lo que les permite configurar una especie de espejo digital para Brolin.
"Cuando Josh Brolin llegó para el primer día para establecerse, ya podía ver cómo se vería su personaje, su actuación", dice Hendler.
Sí, estos algoritmos pueden realizar rápidamente tareas que solían requerir equipos de personas dedicados. Pero cuando se utilizan con eficacia, pueden ayudar a obtener los mejores resultados, las ediciones más suaves y los efectos visuales más avanzados posibles en la actualidad. Y a pesar de que los algoritmos más avanzados (léase: caros) pueden estar limitados a los grandes éxitos comerciales de Disney en este momento, Hendler sospecha que algún día se convertirán en la norma.
"Creo que va a estar muy extendido", dice. "Creo que la parte difícil es su mentalidad y enfoque tan diferente que las personas simplemente están descifrando cómo hacer que funcione". Sin embargo, a medida que las personas se familiarizan con las máquinas de entrenamiento para hacer su animación para ellas, Hendler piensa que es solo lógico que están surgiendo más y más aplicaciones para la inteligencia artificial en el cine.
"[El aprendizaje automático] aún no se ha adoptado ampliamente porque los cineastas no lo entienden completamente", dice Hendler. "Pero estamos empezando a ver elementos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático incorporados en áreas muy específicas. Es algo tan nuevo y tan diferente de todo lo que hemos hecho en el pasado ".
Pero muchas de estas aplicaciones ya han surgido. En enero pasado, Kristen Stewart (sí, ese) dirigió un cortometraje y se asoció con un ingeniero de Adobe para desarrollar un nuevo tipo de red neuronal que editó su metraje para que pareciera una pintura impresionista que Stewart hizo.
Mientras tanto, Disney construyó acróbatas robóticos que se pueden lanzar al aire para que luego puedan ser editados (quizás por AI) para que se vean como los artistas intérpretes o ejecutantes y sus dobles de acrobacias. Ahora esos actores descansan tranquilos y se concentran en las partes menos peligrosas de su trabajo.
La inteligencia artificial pronto puede ir más allá de los aspectos de interpretación y edición del proceso de realización de la película ; puede que pronto se evalúe si la película se ha realizado o no en un principio. Una compañía belga de inteligencia artificial llamada Scriptbook desarrolló un algoritmo que, según la compañía, puede predecir si una película tendrá éxito comercial simplemente analizando el guión, según Variety .
Normalmente, la cobertura de guiones es manejada por la jerarquía de asistentes ejecutivos y pasantes de una casa de producción o agencia, esta última que no necesita ser pagada bajo la ley de California. Para justificar el gasto de $ 5,000 en trabajo humano a veces libre, Scriptbook afirma que su algoritmo es tres veces mejor para predecir el éxito de taquilla que los lectores humanos. La compañía también afirma que habría recomendado que Sony Pictures no hiciera 22 de sus mayores fracasos de taquilla en los últimos tres años, lo que habría ahorrado millones de dólares a la productora.
Scriptbook aún no ha respondido a las múltiples solicitudes de información de Futurism sobre su tecnología y las limitaciones de su algoritmo (actualizaremos este artículo si la compañía responde). Pero Variety mencionó que el sistema AI puede predecir una clasificación MPAA (R, PG-13, ese tipo de cosas), detectar quiénes son los personajes y qué emociones expresan, y también predecir el público objetivo de un guión. También puede determinar si una película aprobará el examen Bechdel, una base de referencia mínima para la representación de mujeres en los medios. El algoritmo también puede determinar si la película incluirá o no un elenco diverso de personajes, aunque vale la pena señalar que muchos guiones no especifican la raza de un personaje y el blanqueo puede ocurrir más adelante en el proceso.
Los lectores de scripts humanos también pueden hacer todo esto, por supuesto. Y la cobertura escrita por humanos a menudo incluye un resumen completo y recomendaciones sobre si una productora en particular debería o no seguir un guión en particular basado en su marca y audiencia. Dada la dificultad de la inteligencia artificial con la comunicación emocional , es poco probable que Scriptbook pueda ofrecer el mismo nivel de análisis exhaustivo que una persona. Pero, para ser justos, el Scriptbook sugirió a Variety que su sistema podría usarse para ayudar a los lectores humanos, no para reemplazarlos.
Obtener algún tipo de ayuda de un algoritmo podría ayudar a las personas a basar su cobertura en datos crudos y duros antes de recomendar un script sobre otro. Si bien puede parecer que esto quita muchas decisiones creativas de manos humanas, las herramientas como Scriptbook pueden ayudar a las casas de estudio a tomar mejores decisiones financieras , y sería ingenuo suponer que hubo un momento en el que no estaban principalmente motivadas. por la línea de fondo.
El futuro automatizado de Hollywood no excluye a los humanos del marco (es decir, a menos que los humanos poderosos decidan hacerlo). Más bien, Hendler prevé un futuro en el que las personas creativas sigan siendo creativas mientras trabajan junto con las máquinas que ahorran tiempo y que harán que sus trabajos sean más sencillos y menos mundanos.
"Todavía estamos, incluso ahora, averiguando cómo podemos aplicar [el aprendizaje automático] a todos los diferentes problemas", dice Hendler. "Vamos a ver algunas mejoras de velocidad muy, muy drásticas en los próximos dos, tres años en muchas de las cosas que hacemos en el lado de los efectos visuales, y con suerte mejoras de calidad también".
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