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Sony une fuerzas con Cogitai para innovar en Inteligencia Artificial

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Sony une fuerzas con Cogitai para llevar a cabo acciones de investigación y desarrollo sobre la próxima ola de Inteligencia Artificial

Lima, Perú, 23 de mayo del 2016.— Sony Corporation anunció su unión con Cogitai, una flamante empresa de inteligencia artificial (IA) dedicada a tecnologías de próxima generación. Ambas empresas planean colaborar en el desarrollo de tecnologías innovadoras de IA, utilizando aprendizaje reforzado profundo con tecnología predictiva que podría utilizarse como base para la próxima generación de aplicaciones y productos de IA.

Cogitai fue fundada en septiembre de 2015 por tres investigadores líderes en IA: Mark Ring (director ejecutivo de Cogitai, y pionero en aprendizaje continuo y aprendizaje reforzado), Peter Stone (Presidente y Director de Operaciones de Cogitai, profesor en la Universidad de Texas en Austin, y líder en aprendizaje reforzado, sistemas multiagente y robótica), y Satinder Singh Baveja (director científico y CTO de Cogitai, profesor en la Universidad de Michigan, y líder en aprendizaje reforzado, motivación intrínseca, y la combinación de aprendizaje profundo y aprendizaje reforzado).

La meta de la compañía es desarrollar tecnología de IA que permita a las máquinas aprender continuamente de la interacción con el mundo real, permitiendo que, con la experiencia de las cosas cotidianas, se vuelvan más inteligentes, más hábiles y con mayores conocimientos. Además de sus distinguidos fundadores, Cogitai también ha reunido un Panel de Expertos formado por los mejores académicos de IA del mundo, quienes participarán activamente en el desarrollo de esta tecnología.

La IA ha evolucionado en los últimos 60 años. Al comienzo, la IA consistía en programar computadoras para que llevaran a cabo tareas específicas que previamente habían requerido de la inteligencia humana. Sin embargo, programar máquinas para que actuaran de manera inteligente resultó mucho más difícil de lo que los investigadores habían imaginado dada la riqueza y complejidad que subyace al conocimiento humano y a lo sofisticado de su entendimiento y percepción.

El aprendizaje automático surgió como un método crítico para resolver este problema ya que permitía capacitar a las máquinas con ejemplos en lugar de hacerlo mediante la programación explícita. Este enfoque es muy eficaz cuando están disponibles grandes  cantidades de ejemplos de alta calidad. El aprendizaje profundo, que adoptó su forma actual alrededor del 2010, es una forma particularmente poderosa de aprendizaje automático, capaz de advertir sutilezas finas en los datos y de realizar distinciones como el ser humano.

No obstante, para utilizar estos métodos de aprendizaje automático, los humanos todavía tienen que rotular los datos. El aprendizaje reforzado surgió en la década de 1980, inspirado por la psicología conductista. Además, permitió el desarrollo de sistemas inteligentes que realizan sus propias elecciones, eligiendo las acciones y obteniendo luego recompensas (y penalidades), y mejorando a partir de la experiencia. Si bien fue una gran innovación, la representación tanto del conocimiento como del mundo debía ser creada por humanos, lo que limitaba los sistemas a determinados tipos de tareas estrechamente definidas.

La combinación de aprendizaje reforzado y aprendizaje profundo, denominada aprendizaje reforzado profundo, es considerada como la innovación que supera estas limitaciones. De hecho, el poder del aprendizaje reforzado se demostró a través del reciente éxito de AlphaGo, un sistema de juego con IA de Google DeepMind. Estos sistemas de IA tienen la capacidad de aprender a superar a los humanos en tareas complejas pero aun estrechamente definidas.

Sony y Cogitai consideran que el nuevo desafío para la IA es la creación de sistemas que puedan aprender en forma autónoma y continua a partir de la experiencia —sistemas de desarrollo cognitivo autónomo (o sistemas de aprendizaje continuo) que muestran una capacidad de ser flexible y pueden aprender a reaccionar adecuadamente en una amplia variedad de dominios de tareas.

Estos sistemas permitirán a las máquinas desarrollar en forma autónoma sus propios conocimientos y habilidades a partir de la experiencia interactiva con el mundo real, y luego compartir y ampliar entre sí sus conocimientos, habilidades y entendimiento.

Sony tiene una vasta trayectoria en I&D de IA. En 1999, Sony anunció a AIBO, un robot totalmente autónomo, que incorporaba diversas tecnologías de IA de vanguardia, como reconocimiento de rostros y reconocimiento de voz. Estas tecnologías se incorporaron posteriormente a productos y servicios de Sony, como cámaras digitales y servicios personalizados de recomendación de programas de televisión.

En paralelo, Sony estableció el Laboratorio de Dinámica de Inteligencia de Sony en 2004, que estudiaba el desarrollo autónomo de la inteligencia, denominado Dinámica de Inteligencia. Las funciones técnicas de la Dinámica de Inteligencia son el aprendizaje predictivo y el autodesarrollo por motivación intrínseca, la capacidad de las máquinas de desarrollar habilidades en forma autónoma como sistemas abiertos. Estas actividades se transfirieron al grupo de I&D corporativo de Sony en 2006, y Sony ha continuado con el estudio de tecnologías de IA, incluyendo el aprendizaje profundo y el aprendizaje reforzado.

En la actualidad, las actividades basadas en tecnologías de IA son administradas por el Grupo de I&D de Sistemas en la sede central de Sony, donde se crean productos y servicios innovadores, incluyendo la Experiencia de Realidad Aumentada (SmartAR) que se incorpora a la aplicación “AR Effect” de Xperia™, el reconocimiento de actividad que se utiliza en la aplicación Lifelog de Xperia, y las funciones de inicio de sesión por reconocimiento de rostro que utiliza PlayStation® 4. En febrero, Sony Mobile presentó Xperia Agent, que responde a la voz del usuario y brinda información útil, asistencia a la comunicación con voz y gestos, y controles de electrodomésticos.

Además, en marzo de 2016, el programa Future Lab Program de Sony dio a conocer “Project N“, un dispositivo wearable que se lleva sujeto al cuello y ofrece una interfaz interactiva totalmente de manos libres que permite acceder a información de música y audio sin necesidad de audífonos. Project N utiliza procesamiento avanzado de señales de audio y reconocimiento robusto de voz.

Junto con estas actividades, Sony Computer Science Laboratories, Inc. (Sony CSL) lleva a cabo una amplia gama de investigaciones de IA, que van desde estudios teóricos básicos, como geometría computacional, inferencia causal a partir de datos ruidosos abiertos y la evolución del idioma y la percepción, hasta la aplicación de IA, experiencias musicales interactivas, procesos de fabricación y otros dominios diversos.

Las investigaciones están a cargo del Dr. Hiroaki Kitano, ex presidente de la Conferencia Conjunta Internacional sobre Inteligencia Artificial, importante sociedad internacional de IA, presidente fundador de RoboCup, y ganador del premio Computers and Thoughts Award en 1993. Sony CSL, ubicada en Tokio y París, es el símbolo de la investigación de IA dentro de la comunidad global de IA.

Sony y Cogitai poseen visiones complementarias sobre el rumbo que tomará la IA,” comentó Toshimoto Mitomo, ejecutivo corporativo a cargo de Propiedad Intelectual y Desarrollo de Negocios a Mediano y Largo Plazo de Sony Corporation. “Al trabajar con Cogitai, podemos combinar la experiencia práctica de algunos de los mejores cerebros en el campo de la IA con nuestros ingenieros y tecnologías de punta, como por ejemplo tecnologías de detección, para desarrollar productos que verdaderamente puedan cambiar el mundo.”

Estamos entusiasmados por contar con el profundo respaldo de Sony para ayudarnos a lograr la próxima generación de inteligencia artificial,” comentó el Dr. Mark Ring, uno de los tres fundadores de Cogitai. “Hay muchas empresas explorando diferentes posibilidades con la IA, pero confiamos en que las tecnologías que planeamos desarrollar con Sony representen el rumbo que tomará el sector en el futuro”.

Estamos convencidos de que la IA se incorporará a diversos productos para convertirse finalmente en algo habitual,” expresó el Dr. Hiroaki Kitano, presidente y CEO de Sony CSL. “Mientras se desarrolla esta evolución, lo más importante es centrarse en el beneficio que esta tecnología brinda a los consumidores. Por ello, será fundamental la elección de dominios, propuestas de valor y la forma en que se pueden alinear las tecnologías de modo que puedan funcionar juntas. Desde esta perspectiva, la colaboración entre Cogitai y Sony es un importante hito para la próxima ola de IA”.

Acerca de Sony Corporation

Sony es un fabricante líder en productos de audio, vídeo, juegos, comunicaciones y tecnologías de la información tanto para el mercado de consumo como profesional. Con sus divisiones de música, imagen, entretenimiento y on-line, Sony tiene un posicionamiento único para ser la compañía de electrónica y entretenimiento líder de todo el mundo. Sony consiguió unas ventas anuales consolidadas de aproximadamente 68.000 millones de dólares durante el año fiscal finalizado el 31 marzo 2015. Página Web Global de Sony: https://www.sony.net/

Acerca de los fundadores de Cogitai:

Dr. Mark Ring.

La investigación del Dr. Ring gira en torno a un enfoque único: el aprendizaje continuo en Inteligencia Artificial, que intenta responder a una pregunta: Si puedes darle a un agente un solo algoritmo desde el comienzo y luego dar un paso atrás para permitirle que aprenda todo por su cuenta, ¿qué debe contener ese algoritmo para permitirle al agente continuar aprendiendo, desarrollándose y mejorando por siempre? ¿Cómo debería comenzar un agente artificial el inagotable proceso de aprendizaje y desarrollo, de modo que mejore permanentemente su capacidad de comprender e interactuar con el mundo?  Su disertación de 1994, Continual Learning in Reinforcement Environments (Aprendizaje continuo en entornos de refuerzo), exploraba en profundidad este y otros temas relacionados.  Si bien muchas de las ideas que se debatieron en la disertación han sido recientemente aceptadas, en el momento de su publicación gran parte del trabajo estaba fuera del esquema.

Si bien existen muchos potenciales mecanismos para el aprendizaje artificial continuo, el primero que desarrolló se denominaba algoritmo de Jerarquías Transicionales Temporales (TTH, por sus siglas en inglés), que ampliaba de manera inteligente y progresiva la memoria del agente para ayudarlo a resolver contradicciones.  En trabajos más recientes, se ha enfocado en la organización de comportamientos de acuerdo con sus similitudes (utilizando “Motmap”) y en hacer predicciones acerca de conductas a largo plazo (Previsiones).

Además, ha trabajado en los problemas de seguridad de la IA desde una perspectiva matemática, utilizando métodos que parten de la teoría de la computación. El Dr. Ring realizó su doctorado (1994) y su licenciatura (1990) en Ciencias Informáticas en la Universidad de Texas en Austin.

Dr. Peter Stone

Completó su doctorado en 1998 y su licenciatura en 1995, ambos en Ciencias Informáticas, en la Universidad Carnegie Mellon. Se graduó como Licenciado en Matemática en la Universidad de Chicago en 1993.

Luego de realizar su doctorado, el Dr. Stone continuó desempeñándose en Carnegie Mellon como becario postdoctoral durante un año. Desde 1999 hasta 2002, fue miembro del personal técnico senior del Departamento de Investigación de Principios de Inteligencia Artificial de AT&T Labs – Research. Luego se incorporó al Departamento de Ciencias Informáticas de la Universidad de Texas, Austin, como ayudante de cátedra. Fue ascendido a profesor adjunto en 2007 a profesor titular en 2012.

El Dr. Stone es coautor de los documentos que propusieron por primera vez los desafíos del fútbol de robots en torno a los cuales se fundó RoboCup. Es vicepresidente de la Federación de RoboCup, organización que rige las actividades de RoboCup en todo el mundo, y fue copresidente de RoboCup-2001 en IJCAI-01. Peter Stone fue copresidente de Programas de AAMAS 2006, copresidente general de AAMAS 2011y copresidente de Programas de AAAI-14. Ha desarrollado equipos de agentes robots futbolistas que ganaron los campeonatos RoboCup en la liga de simulación (1998, 1999, 2003, 2005, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), en la plataforma estándar (2012) y en las ligas de robots de ruedas pequeñas (1997, 1998). Además, ha desarrollado agentes que ganaron competencias de agentes de comercialización en subastas (2000, 2001, 2003, 2005, 2006, 2008, 2009, 2010, 2011, 2013). El profesor Peter Stone ganó el premio Computers and Thought Award en 2007.

Dr. Satinder Singh Baveja

El Dr. Singh es profesor de Ciencias Informáticas e Ingeniería en la Universidad de Michigan, donde actualmente también se desempeña como director del Laboratorio de Inteligencia Artificial. Realizó su doctorado en Ciencias Informáticas en la Universidad de Massachusetts, Amherst, luego de finalizar su licenciatura en Ingeniería Eléctrica en el Instituto Indio de Tecnología, Nueva Delhi, India. Se incorporó a la Universidad de Michigan en 2002 luego de desempeñarse como becario postdoctoral en Ciencias Cognitivas y del Cerebro en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, científico en Harlequin Inc., ayudante de cátedra en la Universidad de Colorado, Boulder, científico de investigación senior en AT&T-Labs Research, y director científico en una empresa de capital riesgo (Systek Capital).

El tema de investigación del Dr. Singh se centra en el área de Aprendizaje Reforzado, es decir, en la elaboración de algoritmos, teorías y arquitecturas para agentes de software que pueden aprender cómo actuar en entornos inciertos, complejos y dinámicos.

Entre sus temas específicos de interés podemos mencionar la elaboración de modelos de sistemas dinámicos a partir de datos de series temporales, aprendizaje de buenas intervenciones en la interacción hombre-máquina, abordaje de observancia parcial y estado oculto en la toma de decisiones secuenciales, abordaje del desafío de exploración-explotación y demora en las respuestas, explicación de las tomas de decisiones animales y humanas utilizando modelos computacionales, y consultas óptimas en agentes semiautónomos basándose en el valor de la información. Otros temas de su interés son aplicaciones para el cuidado de la salud, robótica y videojuegos. Es miembro de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial, se le ha otorgado un importante reconocimiento universitario por su departamento, y ha publicado más de 150 documentos en su campo.

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