resumen y perspectivas

Introduccion

Tecnicas ytopicos novistosSelf supervisedlearning

Curriculum Learning

Lifelong ML

Sesgo en los datos

Transformers

DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Resumen y Perspectivas

Eduardo Morales y Hugo Jair Escalante

INAOE

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Introduccion


Curriculum Learning

Lifelong ML

Sesgo en los datos

Transformers

DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Contenido

1 Introduccion

2 Tecnicas y topicos no vistosSelf supervised learningCurriculum LearningLifelong MLSesgo en los datosTransformers

3 Desarrollo Historico

4 Perspectivas y Retos

5 Super-Inteligencia

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Introduccion


Curriculum Learning

Lifelong ML

Sesgo en los datos

Transformers

DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Introduccion

Resumen

• En el curso vimos varias de las tecnicas recientes o novistas en los otros cursos de AprendizajeComputacional

• Existen tecnicas que no vimos, y topicos que no setrataron, por ejemplo, aprendizaje parametrico basadoen maxima verosimilitud, maquinas de Kernel,estimacion bayesiana, stream-learning, BigData, etc.

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Introduccion


Curriculum Learning

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Self supervised learning

SSL: Self supervised learning

• Los datos etiquetados son escasos y costoso degenerar

• Datos no etiquetados podrıan ayudar, pero ¿que pasasi estos tampoco estan disponibles?

• Idea: Generar subtareas a partir de los datosdisponibles, simulando etiquetas!

Carl Doersch, Abhinav Gupta, Alexei A. Efros. Unsupervised VisualRepresentation Learning by Context Prediction, 2015,arxiv.org/abs/1505.05192

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Introduccion


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Sesgo en los datos

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DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


SSL: Self supervised learning• Pre entrenar un modelo para una tarea pretexto,

asociada a la tarea objetivo (downstream)• Realizar un ajuste fino de parametros en la tarea

objetivo

Figura: Ejemplo de tareas pretexto en SSL.

Carl Doersch, Abhinav Gupta, Alexei A. Efros. Unsupervised Visual Representation Learning by ContextPrediction, 2015, arxiv.org/abs/1505.05192Mehdi Noroozi and Paolo Favaro Unsupervised Learning of Visual Representations by Solving JigsawPuzzles, 2016. https://arxiv.org/pdf/1603.09246.pdf(INAOE) 5 / 40

https://arxiv.org/pdf/1603.09246.pdf

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Sesgo en los datos

Transformers

DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


SSL: Self supervised learning• Pre entrenar un modelo para una tarea pretexto,

asociada a la tarea objetivo (downstream)• Realizar un ajuste fino de parametros en la tarea

objetivo

Figura: Ejemplo de tareas pretexto en SSL.

Carl Vondrick, Abhinav Shrivastava, Alireza Fathi, Sergio Guadarrama, Kevin Murphy. Tracking Emerges byColorizing Videos. CVPR 2018Ishan Misra, Laurens van der Maaten. Self-Supervised Learning of Pretext-Invariant Representations, 2019https://arxiv.org/abs/1912.01991

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https://arxiv.org/abs/1912.01991

Introduccion


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Sesgo en los datos

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Curriculum Learning

Curriculum Learning

• Se sabe que humanos y animales aprenden mejorcuando ejemplos son presentados de maneraorganizada y siguiendo un orden (de lo sencillo a locomplejo)

• CL: Al presentar ejemplos de entrenamiento amaquinas de aprendizaje de manera organizada, esposible mejorar la rapidez de convergencia ycapacidades de generalizacion

Y. Bengio et al. Curriculum learning. Proc. of ICML, 41–48, 2009.

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Introduccion


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Sesgo en los datos

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DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


Curriculum LearningEjemplo: Aprendizaje de representaciones distribuidas determinos vıa CL

Figura: Aprendizaje de embeddings usando CL.

Y. Bengio et al. Curriculum learning. Proc. of ICML, 41–48, 2009.(INAOE) 8 / 40

Introduccion


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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


Curriculum Learning

Problemas:• ¿Como definir la currıcula?• ¿Como realizar el aprendizaje?

Y. Bengio et al. Curriculum learning. Proc. of ICML, 41–48, 2009.

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Lifelong ML

Lifelong MLMetodos de aprendizaje (sistemas) que pueden aprendermuchas tareas de uno o varios dominios a traves de sutiempo de vida

• Retencion sequencial de conocimiento• Transferencia selectiva de dicho conocimiento cuando

se aprende otra tarea• Enfoque de sistemas

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Lifelong ML

Lifelong ML

Objetivo: Generar hipotesis o polıticas mas exactas!

Figura: A framework for LML.

Daniel L. Silver, Qiang Yang, Lianghao Li. Lifelong Machine Learning Systems: Beyond Learning Algorithms.2013 AAAI Spring Symposium SeriesWei-Wei Tu, Hugo Jair Escalante, Isabelle Guyon, Daniel L. Silver, Evelyne Viegas. Yuqiang Chen.Autonomous Lifelong Machine Learning with Drift. NIPS Competition 2018.

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Sesgo en los datos

Sesgo en los datos• Metodos de aprendizaje estan inherentemente

sesgados a los datos en que fueron entrenados!• Existe una preocupacion creciente en el sesgo de los

datos y como evitarlo (mas ahora que ML es tanpopular)

Figura: Artıculos publicados en equidad.

https://www.youtube.com/watch?v=fMym_BKWQzk

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Sesgo en los datos

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DesarrolloHistorico

Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


Sesgo en los datos• Algunos problemas:

• Denigracion, estereotipos, no - representacion deminorıas

Figura: Ejemplos.

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


Sesgo en los datos

• Algunos problemas:• Denigracion, estereotipos, no - representacion de

minorıas

Figura: Ejemplos.

https://www.technologyreview.com/2019/04/30/135556/

how-a-google-street-view-image-of-your-house-predicts-your-risk-of-a-car-accident/

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https://www.technologyreview.com/2019/04/30/135556/how-a-google-street-view-image-of-your-house-predicts-your-risk-of-a-car-accident/

https://www.technologyreview.com/2019/04/30/135556/how-a-google-street-view-image-of-your-house-predicts-your-risk-of-a-car-accident/

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia


Sesgo en los datos

¿Como lidiar con el problema? FAT• Fairness: ¿Quien se beneficia del sistema? ¿A quien

puede danar?• Fairness forensics• Multidisciplinariedad real• Etica en clasificacion


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Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Transformers

Transformers: Attention is all you need

• Variante de modelos de aprendizaje profundo quecapturan informacion sequencial a traves demecanismos de atencion

• Un mecanismo de atencion aprende a ponderar laimportancia de diferentes partes de la secuencia, sinhacer uso de modelos recurrentes

• Usualmente se entrenan en grandes cantidades dedatos, pero pueden transferirse a otras tareas conrelativa facilidad

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Tecnicas y topicos no vistos Transformers

Transformers: Attention is all you need• Aprendizaje de atencion

Figura: Arquitectura de transformer.

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Desarrollo Historico

Resumen

• El area de aprendizaje computacional empezo con lasprimeras computadoras y con la conviccion de que lacreacion de maquinas inteligentes necesitaba contarcon aprendizaje

• Durante su desarrollo ha sufrido diversos cambios yevoluciones

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Super-Inteligencia


Evolucion

Antes AhoraEvaluacion informal, pocosdatos, no generalizable

Evaluaciones formales,medida de desempenos,creacion de benchmarks

Representacionessimbolicas, cercanıacon ciencias cognitivas,restrictivo a pocas areas

Apertura a otras areascomo PR y NN

Diversos tipos de apren-dizaje

Datos y evaluacionesproposicionales, enfasis enclasificacion y regresion

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Evolucion

Antes AhoraIntimamente ligado a IA Separacion de IA a ML (re-

cientemente se esta jun-tando de nuevo)

I/O: Relacional, razon-amiento, planes, experien-cias, ...

Atributo-valor (algo en ILP yStatistical Relational Learn-ing), tendencia en que seaDNN quien defina la repre-sentacion

Sistemas inteligentes (AM,SOAR, ...), comportamien-tos “ricos” (semanticamentepara tareas complejas)

Enfasis en desempeno yestadısticas

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Super-Inteligencia


Evolucion

Antes AhoraUso de conocimiento deldominio (EBL, ILP, theoryrevision, ...)

Muchos datos, mejoraen desempeno (poco enaprender de pocos datosusando BK)

Reflexiones sobre resulta-dos, a que se deben, ...

Formalismo matematico(con sesgo) y comparacion“ciega” de desempenos

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Perspectivas yRetos

Super-Inteligencia

Perspectivas y Retos

Persepectivas

• Desde hace tiempo se tiene un desarrollo acelerado delarea (se pueden ver en el numero de artıculos y foros)

• En parte ha sido impulsado por:• Interes comercial que le han dado diversos nombres y

$$: KDD, Big Data, Deep Learning, ...• Generacion de datos: “90% de los datos en el mundo

se han generado en los ultimos 2 anos”• Poder de computo (CPU, GPU, ...)

• Se esta viviendo un re-surgimiento del area deInteligencia Artificial (otra vez) con grandesexpectativas (antes: Inicios, Sistemas Expertos, NN,KDD; ahora: DL)

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Super-Inteligencia

Perspectivas y Retos

Retos

• Aprendizaje sin (con poca) guıa• Diversos tipos de aprendizaje, concurrentes, y por largo

tiempo• Aprendizaje de “sentido comun”• Seleccion automatica de informacion relevante• Aprender con poca informacion• Organizacion del conocimiento aprendido

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Super-Inteligencia

Super-Inteligencia

Tendencias y Expectativas

Una gran inversion de la industria y paıses desarrollados enel area:

• “Beijing is planning to build a 13.8 billion yuan ($2.12billion) AI development park”

• “Venture capital investment in AI doubled to US$12billion in 2017”

• “France to spend $1.8 billion on AI to compete with US,China”

• “China will have more robots operating in its productionplants by 2017 than any other country”

• ...

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Super-Inteligencia

Tendencias y Expectativas(¿Como esta Mexico?)

• En Primaria-Preparatoria seensena a usar paquetes

• Existen 200+ nombres decarreras en computacion einformatica, muchas condeficiencias matematicas

• En investigacion hay pocosgrupos, son pequenos, no sereconocen los congresos

• Mexico invierte menos del0.5% del PIB en CyT

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Super-Inteligencia

Super-Inteligencia

¿Se puede lograr una verdadera IA?

Antes:• Godel (teorema de incompletes)• Dreyfus (manipulacion simbolica no es fundamento de

inteligencia)• Searle (pensamiento real y simulado)• Penrose (se requiere conocimientos de fısica no

incluıdos en las maquinas)Ahora:

• Barret, Hawking, Musk (“el ultimo invento del hombre”)• ¿Perdida masiva de empleos?• ¿Cuando se tendra una super-inteligencia y sus

consecuencias?

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Super-Inteligencia

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Super-Inteligencia

• Durante muchos anos, los investigadores de IA sedejaron de cuestionar si era posible crear unainteligencia artificial

• A pesar del entusiasmo inicial, el problema resulto sermucho mas difıcil de lo anticipado

• Con los avances recientes, tanto en generacion yacceso a datos, computadoras mas veloces, yalgoritmos de DL, la gente ya no se cuestiona si se va alograr, sino cuando y cuales pueden ser susconsecuencias

• Algunos autores predicen que con el desarrollo actualsera posible crear una super-inteligencia (entes masinteligentes que el hombre)

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Super-Inteligencia

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Super-InteligenciaExisten varios candidatos para crear super-inteligencias:

• IA: Algunos creen la mas probable y cercana• Emulacion del cerebro: Crear cerebros artificiales con

base en los biologicos• Bio-ingenierıa (DNA): Cambiar el DNA para promover

inteligencia (selective breeding)• Implantes cerebrales: Combinar el cerebro con

implantes que aumenten la capacidad cerebral (e.g.,conectarse a Internet - memoria ilimitada, transmisionde datos, calculos complejos ...)

• Farmacos: Aumentar la capacidad cerebral por mediode farmacos

• Organizacion Grupal: Crear grupos especıficos pararesolver problemas difıciles (super-inteligenciacolectiva)

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Super-InteligenciaCon base en encuestas de cuando se podrıa tener unainteligencia a nivel del ser humano (HLMI):

• 2030 - 10%• 2050 - 50%• 2100 - 90%

Cuanto tiempo despues se va a tener unasuper-inteligencia:

• 2 anos despues - 5%-10%• 30 anos despues - 50%-75%

Creacion de una super-inteligencia:• 12% muy posible• 17% posible• 21% ni si ni no• 24% poco probable• 26% muy poco probable

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• Creen que en cuanto nos acerquemos a unainteligencia, se va a dar muy rapido la creacion de unasuper-inteligencia

• Lo que se cree es que al crear un ente inteligente, esteva a poder desarrollar uno mas inteligente y asısucesivamente (y algunos creen que se puede dar muyrapido - meses/anos)

• Dadas las expectativas que se tiene se esta creandouna carrera hacia esto (parecido a la carrera a la luna)

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¿Que se espera a corto/mediano plazo?

• El surgimiento de muchas mas aplicaciones/companıasque usan IA

• En terminos de empleos, los robots van areemplazar/modificar empleos:

• Principalmente en telemarketing, cajeros, asistencialegal, choferes, comida rapida ....

• y en menos medida en psicologos, mutriologos,enfermeras, curas, artistas, cientıficos ...

• Algunas estiman que reemplazaran entre 400 y 800millones para el 2030

• Algunos estiman mayor creacion de nuevos empleos enRobotica, IA, IHR, entretenimiento, smart-X, ...

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¿Que se espera a corto/mediano plazo?

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• Posiblemente se vaya a crear un “singleton” con ventajay dominio competitivo sobre los demas

• Si no lo crea un gobierno, ¿que tal un grupo terrorista?• ¿Se pueden monitorear los avances de los diversos

grupos? ¿Se harıan colaboraciones intenacionales?

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Miedos:• Se van a desplazar empleos (los no o poco calificados)

y se cree que pronto (aunque no se tenga unasuper-interligencia)

• Miedo de que termine con la raza humana• ¿Se podrıa controlar?• ¿Se pueden inculcar valores “humanos”?

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¿Porque IA es mas difıcil de lo que secree?1

• Desde los inicios de IA ha tenido ciclos de primaveras einviernos

• En los inicios se hicieron predicciones irreales por losiniciadores del area (e.g., Simon, Shannon, Minsky, ...)

• Lo mismo ocurrio con los Sistemas Expertos y elProyecto de la Quinta Generacion de Japon

• Estamos viviendo lo mismo con las redes neuronalesprofundas (“aprenden atajos de las respuestascorrectas”)

• Predicciones de super-inteligencia en pocos anos:Russell, Altman (OpenAI), Legg (DeepMind),Zuckerberg (Facebook)

1M. Mitchell (2021). Why AI is harder than we think.arXiv:2104.12871v2

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¿Porque IA es mas difıcil de lo que secree?: Las cuatro falacias

Falacia 1: Existe un contınuo de IA “estrecha” (narrow)hacia GAI

• Muchos avances se consideran como el primer pasohacia GAI (e.g., Deep Blue, Watson, GPT-3)

• “Es como asegurar que con el primer mono que subio aun arbol se estaba avanzando hacia el primer alunizaje”(S. Dreyfus)

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Falacia 2: “Las cosas faciles son faciles y las difıciles sondifıciles”

• McCarhty: “IA es mas difıcil de lo que pensamos”;Minsky: “Es porque las cosas faciles son difıciles”

• Moravac: “Es relativamente facil hacer que lascomputadoras exhiban comportamiento experto enciertas areas y difıcil o imposible que tengan lashabilidades de un nino de un ano cuando se trata depercepcion y mobilidad”

• Existe un gran desconocimiento de la complejidad delos procesos subconscientes

• Somos inconscientes de la complejidad de nuestropropio proceso de pensamiento

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Falacia 3: El atractivo de la mnemotecnia• El sistema “entiende”, “aprende”, “piensa”, ...• Algunos de los benchmarks tienen nombres

pretenciosos y se comparan con personas• Resultados: “Un sistema de IA es mejor que las

pesonas en ...”• El problema es que esas pruebas no miden la

generalidad de las habilidades

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Super-Inteligencia

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Falacia 4: Toda la inteligencia esta en el cerebro• La inteligencia se puede separar del cuerpo (pure

intelligence)• G. Hinton: “Para entender documentos a nivel humanos

vamos a necesitar redes mas grandes, peroseguramente la gente de hardware lo va a solucionar”

• Aunque los robots interactuan con el ambiente, suinteraccion es muy limitada

• La teorıa cognitiva actual sugiere que nuestrospensamientos estan asentados/asociados con lapercepcion, accion y las emociones, y que la mente y elcuerpo trabajan en conjunto para tener cognicion(embodied cognition)

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Super-Inteligencia

Super-Inteligencia

Conclusiones• No esta claro como evaluar el progreso hacia una GAI o

como mejorar nuestra intruicion de lo que es lainteligencia

• Necesitamos mejorar el vocabulario de lo que lasmaquinas pueden hacer y mejorar el entendimiento dela inteligencia

• O. Etzioni: “El sentido comun en la materia obscura dela IA”

• Necesitamos dotar a las maquinas del conocimientoque los ninos tienen acerca del espacio, tiempo,causalidad, objetos inanimados, seres vivos, capacidadde abstraer y hacer analogıas (A. Turing - The ChildMachine)

• Lo que se hace ahora no es ciencia es alquımia (T.Winograd’77, E.Horvitz’17)

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resumen y perspectivas

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