Microsoft: "Nos unimos con Facebook y Amazon para crear IA confiable"

Microsoft: "Nos unimos con Facebook y Amazon para crear IA confiable"

Conversamos con el encargado de Inteligencia Artificial de Microsoft, Greg Fuller, durante el Data & AI Experience 2018 LATAM.

Esta semana tuvo lugar en Buenos Aires, Argentina, el Data & AI Experience 2018 LATAM, un evento internacional organizado por Microsoft para abordar los desafíos en el manejo de bases de datos e inteligencia artificial.

Durante el encuentro se presentó Greg Fuller, encargado de Inteligencia Artificial de Microsoft, quien se refirió al rol que cumplen los algoritmos de aprendizaje automático en la industria y sociedad moderna, además de los proyectos de la empresa.

La compañía ha tenido un vuelco en su modelo de negocios y la forma de concebir sus productos desde la llegada de Satya Nadella, actual CEO. El mayor ejemplo de esto es la plataforma en la nube Azure, que se basa en el kernel de Linux y donde han ido incorporando varias alternativas para desarrolladores. Sobre la utilización de datos, IA y el modelo de desarrollo que actualmente persigue la empresa, conversamos en exclusiva con Greg Fuller:

FayerWayer: La inteligencia artificial pende de los algoritmos de aprendizaje automatizado (machine learning). ¿Cuáles son los desafíos que ven en esta área y qué es lo que están planeando hacer?

Greg Fuller: Existen múltiples áreas donde se puede aplicar la inteligencia artificial, como seguros, retail, manufactura, salud o ayuda financiera, entre otras. En todas esas áreas la inteligenica artificial es muy importante. Por eso, nuestros desafíos están puestos en las relaciones con los clientes para poder entender los problemas y desarrollar soluciones con machine learning. Esto sirve para poder desarrollar mejor aplicaciones, dependiendo del rubro. Creemos que la IA y la gente deben trabajar en conjunto.

FW: Sabemos las bases de datos son fundamentales para los algoritmos machine learning, ¿cuál es el rol que cumple un buen manejo de ellas en el funcionamiento de las inteligencias artificiales?

GF: Hay varias partes en esa respuesta. Por un lado el big data y el fast data son fundamentales. Lo importante es generar algoritmos que permitan reconocer estos datos, para posteriormente poder entender las áreas siguientes. Por ejemplo, usamos big data para capturar los rasgos de la gente en dos tipos de oficina. En la manufactura de autos, se ocupa mucho para analizar el equilibrio de la pintura o el ajuste de las partes. Las bases de datos estructuras y no estructuradas se suelen combinar para diferentes entornos.

FW: La gente no siempre tiene conciencia de la cantidad de datos que produce. ¿Consideras que debiese haber más resguardo de la información de los usuarios, sobre todo en el marco de las políticas públicas?

GF: Absolutamente. El público puede generar muchos datos y se puede navegar por esos datos, pero hay un punto en el que se tiene que decidir hasta qué punto entrar. Si las empresas pasan de todos modos esa linea, se pierde la confianza con el cliente. Esto aplica para cualquier empresa que utilice datos.

Así mismo, sobre la información que se deposita en redes sociales, uno también puede decidir lo que publica y lo que no, de modo que también hay responsabilidad compartida. De todas formas, en cuanto a las políticas públicas asociadas, considero que se están haciendo cada vez más fuertes. En Europa, el estándar General Data Protection Regulation (GDPR) es un referente.

 

FW: ¿Por qué las organizaciones podrían ver un impacto positivo con la implementación de IA? ¿Cuál es el foco de los servicios que están desarrollando?

GF: Office 365, por ejemplo, está utilizando IA para poder entender cierta información que procesa, para sacar conclusiones sobre el comportamiento de una empresa. Tenemos productos para analizar el tipo de tierra que se utiliza en cultivos; otros en oncología. La empresas se ahorran costos y se potencia el servicio. El uso de machine learning posibilita, por ejemplo, en materia salud, que una máquina pueda hacer un seguimiento y recomendar un tratamiento.

FW: Azure ocupa el nucleo linux para funcionar. ¿Consideras que los proyectos de inteligencia artificial también debiesen ser de código abierto?

GF: Para los algoritmos, especialmente, creo que el código abierto es crítico, es muy importante. Hay muchas industrias especializadas que tiene sus algoritmos basados en el código abierto. La gente que puede crear su propio producto con esta forma. Por eso el foco de Microsoft estuvo en llevar el código abierto a Azure.

FW: ¿Lo ven como algo más seguro para los usuarios, considerando que son algoritmos de AI?

GF: Absolutamente. Pienso que para la gente que maneja datos especiales o para los negocios, ocupar plataformas como Azure, e incluso otras, es muy seguro. Yo lo recomiendo. Tenemos un equipo específicamente dedicado a esto y está creciendo mucho. Hace tres años, pregunté en Microsoft qué era lo importante, y sugerí la asociación con Red Hat. Tres años después estamos unidos.

FW: Hay gente que le teme a la IA porque piensa que eventualmente podría adquirir una autoconciencia. ¿Qué piensas de esto? ¿Crees que es necesaria más educación?

GF: Ciertamente, hay mucha gente que piensa que un futuro esto va a ocurrir. Realmente no sé si esto vaya o no a pasar, pero nos estamos tomando de un modo muy ético el desarrollo de la IA. En Microsoft tenemos un área específica dedicada a estudiar las implicanciar del desarrollo, que van desde la política, las leyes y lo humano. Nos unimos con Facebook y Amazon con el objetivo de crear IA confiable de la mejor forma posible.

FW: Las IA está reemplazando a los humanos en muchos trabajos. ¿Crees que hay que formar a las nuevas generaciones en nuevas ocupaciones?

GF: Sí, tenemos que formarlas en otras áreas. Se tienen que crear nuevos trabajos y preparar a la gente para esto. Un ejemplo cercano fue, por ejemplo, cuando fui por un café. La máquina donde lo compré no funcionaba, pero una persona me ayudó y me tomó el pedido. Es importante mantener una dinámica de humano-máquina en conjunto.

Estamos trabajando en soluciones de atención al usuario inteligente con bots. Por ejemplo, esto se podría aplicar en el caso del café, para solucionar esto problemas. Si no se puede solucionar, debería haber alguna persona encargada de ayudarte. También, si este bot no pudiese solucionar el problema, se puede tener agentes dedicados para que le enseñen a la gente a ocupar dichos bots.