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Algunas reflexiones sobre el estado actual de la Inteligencia Artificial

¿Piensas que dentro de poco tu trabajo será reemplazado por una máquina gracias a la IA? mejor descubre cuál es el panorama real en este ámbito.

Traducido de: A Few Thoughts on the Current State of Artificial Intelligence por Dan Rufener https://blog.newrelic.com/engineering/state-of-artificial-intelligence/

Muchas personas parecen pensar que la inteligencia artificial nos está llevando a alguna clase de apocalipsis-robot o a una nueva tecno-utopía. Como ingeniero de software de New Relic que trabaja en proyectos de Inteligencia Artificial, estoy pendiente (y me entretengo) con esos miedos y expectativas de cómo la IA puede afectar a nuestra sociedad.

No creo que vayamos a estar en algunos de los anteriores escenarios pronto. Pero en el medio de esas perspectivas extremas están todas las formas reales en las que la IA mejora nuestras vidas. Por ejemplo, la IA nos ha bendecido recibiendo el 99.9% del spam de Gmail en nuestras bandejas de entrada por años. Un proyecto piloto con semáforos inteligentes operado con IA está reduciendo el tiempo de espera en un 40%. Entre más y más industrias experimentan con IA, su impacto en nuestro día a día continuará aumentando.

Entonces ¿dónde estamos exactamente con la IA, y hacia dónde vamos?

IA en el nombre de la ciencia y la industria

Mientras nuestra relación futura con la inteligencia artificial parece incierta, podemos fundamentar nuestro pensamiento observando el estado actual de todo lo relacionado con IA. Por ejemplo, recientemente atendí la Conferencia Internacional para Representaciones de Aprendizaje (ICLR), donde obtuve algunas pistas interesantes sobre lo que podría venir después en IA.

La conferencia en Vancouver, Columbia Británica, ha crecido exponencialmente en años recientes, tanto en número de asistentes como en el número de trabajos presentados, entonces no resulta sorprendente enterarse de que los investigadores continúan dedicando esfuerzos a la fabricación de máquinas más inteligentes.

En un trabajo titulado Zero-Shot Visual Imitation, los investigadores describen una técnica que desarrollaron la cual permite que un robot ate un nudo y navegue en la oficina después de una sola demostración, sin una guía específica. Y en una presentación sobre la formación de redes neuronales profundas, los asistentes vieron cómo una bicicleta autónoma puede seguir a las personas por ella misma.

Además de estos ejemplos que ilustran el progreso de la IA, la conferencia también reveló que los enfoques estándar de IA tienen algunas fallas graves. De hecho, en una presentación se dijo que el 90% de los investigadores de machine learning a los que se les preguntó están de acuerdo en que hay al menos una ligera crisis de “reproducibilidad” en el campo.

Incluso en tanto la IA va evolucionando, los humanos claramente siguen teniendo ventaja en muchos ámbitos. Los investigadores de LabSix, por ejemplo, imprimieron un modelo 3D de una tortuga y engañaron a una computadora para que pensara que era un rifle.

Sin embargo, aunque las máquinas aún carecen de “inteligencia general“ se están volviendo más inteligentes y suficientemente capaces de impactar de forma seria en la sociedad, especialmente influenciando la economía. En un artículo sobre ¿Qué puede hacer machine learning? Implicaciones para la fuerza laboral, los investigadores del MIT y la Oficina Nacional de Investigación Económica dicen que mientras esperamos más cambios en la automatización, probablemente no habrá un reemplazo generalizado para todos los trabajadores en un futuro cercano. “Las máquinas no pueden llevar a cabo la totalidad de las tareas que pueden hacer los humanos“ declaran. Las máquinas tienen una competencia que es “dramáticamente más estrecha y más frágil que la toma de decisiones humanas“.

La investigación podría aplicarse al monitoreo de rendimiento digital

Si bien muchos de los avances presentados en la conferencia de ICLR no son necesariamente relevantes para el monitoreo de desempeño digital y el espacio de la gestión, un par de ideas sí son relevantes. Considera los experimentos en salud de los investigadores de la Universidad de Johns Hopkins quienes utilizan datos de series de tiempo para determinar el riesgo de muerte por neumonía en los pacientes. ¿Las mismas estrategias de IA que se utilizan para mantener a los pacientes vivos podrían ayudar a los equipos DevOps a mantener las apps y los hosts funcionando correctamente? A pesar de las grandes diferencias entre los casos de uso, creo que es una posibilidad real. El machine learning se preocupa más por la forma de los datos que por el contenido específico. La técnica utilizada en la investigación de la universidad Johns Hopkins funciona con series de datos genéricos (de los cuales los clientes de New Relic tienen en abundancia) y no le interesa si los datos son sobre personas o sobre máquinas.

¿O qué hay acerca de la nueva tecnología de IA que aprende a comprender los datos lo suficientemente bien como para llenar los vacíos donde faltan y definir regiones donde los datos son confusos en las muestras de datos utilizadas para generar modelos de distribución compleja? Dicha tecnología podría ayudarnos con la detección anómala o a estimar datos de monitoreo de puntos ciegos.

¿Qué significa esto para la travesía de New Relic en IA?

Las soluciones de monitoreo han estado recolectando y visualizando datos de software de forma incremental por más de una década ahora, pero en tanto los sistemas se hacen más complejos, las técnicas antiguas no siempre pueden mantenerse al día. Las herramientas como New Relic ahora pueden recolectar datos de forma simultánea entre cientos de hosts y microservicios interconectados. Con ese nivel de complejidad, ya no es suficiente arrojar datos a la pantalla y dejar que el usuario los examine para encontrar el significado y determinar la acción adecuada.

Cuando nuestros clientes experimentan incidentes en nuestro software, eso puede costarles mucho tiempo, esfuerzo, y potencial pérdida de ganancias. Estas altas apuestas requieren algo más de los proveedores de monitoreo. Nuestros clientes necesitan sistemas inteligentes que estén analizando continuamente y buscando conductas anómalas, para que ellos puedan hacer predicciones y ordenar los datos en grupos dinámicos. Ésta es la magia que los consumidores pronto esperarán de la tecnología impulsada por la Inteligenia Artificial. Si nuestras máquinas pudieran asumir el deber de analizar, podríamos transferir la información a nuestros usuarios en el último minuto posible, donde únicamente la maestría del humano y la toma de decisiones pueden ser suficientes para maximizar la eficiencia de los usuarios.

New Relic ya ha hecho progreso en este frente, y hemos aprendido mucho de nuestros primeros pasos con la IA. Hemos construido herramientas dentro de nuestros ecosistemas que nos pueden decir si las cosas se están comportando con normalidad o no. Los perfiles de error, por ejemplo, usan medidas estadísticas para detectar los errores que se desvían más dramáticamente de las transacciones sin errores en su aplicación. Los perfiles proveen detalles visuales acerca de las diferencias en la frecuencia de los valores por evento, mostrando donde debes mantener la atención sin hacer clic manualmente en todas las dimensiones. La alerta dinámica de base permite a los usuarios establecer umbrales de alerta para una métrica de aplicación en particular basándose en una línea de base predictiva para esa métrica.

Aún estamos trabajando para lograr la precisión de la ejecución y predicción confiable necesaria para crear vistas globales que estén preparadas para los sistemas de salud complejos actuales y futuros. Estamos trabajando en algunos prototipos prometedores y estamos enfocados en avanzar al futuro de AIOps. Utilizando un enfoque basado en datos para la IA, tomamos medidas para validar nuestro pensamiento con nuestros clientes en cada paso a lo largo del camino.

Continuamos en la evolución de nuestra plataforma de desempeño de monitoreo digital para mejorar drásticamente la efectividad de nuestros usuarios.

¡Te invitamos a seguir nuestro progreso, y a prepararte para un futuro emocionante!

Si te interesa monitorear el estado de tus aplicaciones con tecnología basada en IA, acércate con nosotros.

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