Vídeo: 117 - Desarrolle aplicaciones con Inteligencia Artificial con las APIs de IBM Watson (Setembre 2024)
Aquest episodi de Fast Forward es va enregistrar a l'IBM Watson Experience Center, a Nova York. El meu convidat va ser Rob High, el vicepresident i cap de tecnologia de IBM Watson.
Dan Costa: Quina és la concepció errònia dominant que la gent té sobre la intel·ligència artificial?
Rob High: Crec que el problema més comú amb què ens trobem amb persones que parlen d'AI és que encara viuen al món on crec que Hollywood ha amplificat aquesta idea que la computació cognitiva, AI, consisteix en replicar la ment humana i que és realment no. Coses com el test de Turing tendeixen a reforçar que el que estem mesurant és la idea de que la IA pugui competir amb la gent enganyada en creure que el que tracta és un altre ésser humà, però realment no ha estat allà on hem trobat la màxima utilitat.
Això fins i tot es remunta a, si ens fixem en gairebé totes les altres eines que s’han creat mai, les nostres eines solen ser més valuoses quan ens amplifiquen, quan augmenten el nostre abast, quan augmenten la nostra força, quan ens permeten fer coses que no podem fer nosaltres mateixos com a éssers humans. És realment la manera que hem de pensar també en la IA i fins al punt que realment l’anomenem intel·ligència augmentada, no pas intel·ligència artificial.
Parlem una mica d’aquest canvi, perquè és un tipus de computació totalment nou. Es tracta de l’evolució de la computació des del que vam créixer tots dos, una informàtica programàtica on utilitzaríeu la computació per arribar i respondre mitjançant un procés molt complex, cap a la informàtica cognitiva, que funciona una mica diferent. Pot explicar aquesta transició?
Probablement, la diferència més important és que és molt probabilística, mentre que la informàtica programada consisteix en presentar tots els enunciats condicionals que defineixen les coses a les que estàs pendent i com respondre. És altament determinista. És matemàticament preciso. Amb un ordinador programat clàssic, podeu dissenyar un programari. Com que saps què és el model matemàtic que representa, pots provar-lo matemàticament. Podeu demostrar-ne la correcció.
La informàtica cognitiva és molt més probabilística. Es tracta principalment de provar els senyals dels espais en què estem enfocats, ja sigui visió, parla o llenguatge, i intentar trobar els patrons de significat en aquests senyals. Tot i així, mai no hi ha certesa absoluta. Ara, això és en part perquè és com es calcula, però també perquè és la naturalesa de l'experiència humana. Si pensem en tot allò que diem o veiem o escoltem, tastem, toquem o oloremem o qualsevol cosa que formi part dels nostres sentits, nosaltres, com éssers humans, sempre intentem avaluar el que és realment, i de vegades no ho fem bé..
Quina és la probabilitat que quan vaig sentir aquesta seqüència de sons, realment signifiqués aquesta paraula? Quina és la probabilitat que quan vaig veure aquesta seqüència de paraules fos aquesta afirmació? Quina és la probabilitat que quan vegi aquesta forma i una imatge que estic veient que sigui aquest objecte? Fins i tot per als éssers humans, aquest és un problema probabilístic, i fins a aquest punt sempre funciona com funcionen aquests sistemes cognitius.
Si algú ve a vosaltres i té un problema que vol resoldre, pensen que hi ha una solució informàtica cognitiva per això, arriben a Watson, li diuen: "Mira, anem a utilitzar Watson per intentar resoldre aquest problema." Watson no fa gaire. Han d’ensenyar-lo a com solucionar el seu problema. Podeu parlar d'aquest procés embarcat?
De fet, hauríem de parlar de dues dimensions d’això. Un és que fa un temps ens vam adonar que aquesta cosa anomenada informàtica cognitiva era realment més gran que nosaltres, era més gran que IBM, era més gran que qualsevol venedor de la indústria, era més gran que qualsevol o dues àrees de solució diferents. en què ens havíem d’enfocar i l’havíem d’obrir, que és quan hem passat de centrar-nos en solucions a tractar realment més d’una plataforma de serveis, on cada servei s’enfoca de manera individual en una part diferent de la problema d’espai. És un component que, en el cas de la parla, es centra estrictament en el problema d’intentar agafar el discurs i reconèixer quines paraules heu expressat en aquest discurs, o prendre una imatge i intentar identificar què hi ha a la imatge o prendre. llenguatge i intenteu comprendre quin és el seu significat, o prendre una conversa i participar en això.
En primer lloc, del que parlem ara són un conjunt de serveis, els quals fan alguna cosa molt específic, cadascun dels quals tracta d’afrontar una part diferent de la nostra experiència humana i amb la idea que algú construeixi una aplicació., qualsevol persona que vulgui resoldre un problema social o de consumidor o empresarial pot fer-ho agafant els nostres serveis, després compondre-ho en una aplicació. Aquest és el primer punt.
El segon punt és el que vau començar, és a dir, ara, ja que tinc el servei, com podem aconseguir que faci les coses que volem que faci bé? La tècnica és realment una d'ensenyar. La naturalesa probabilística d’aquests sistemes es basa en el fet que es basen en l’aprenentatge automàtic o l’aprenentatge profund i s’ha d’ensenyar a aquests algoritmes com reconèixer els patrons que representen el significat dins d’un conjunt de senyals, cosa que feu proporcionant dades, les dades que representen exemples d’aquella situació que havíeu tingut abans on heu pogut etiquetar-ho dient: "Quan sento aquesta combinació de sons, vol dir aquesta paraula. Quan veig aquesta combinació de píxels, vol dir que objecte." Quan vaig tenir aquests exemples, ara us puc portar al sistema cognitiu, a aquests serveis cognitius i ensenyar-los a fer un millor treball per reconèixer qualsevol cosa que vulguem fer.
Crec que un dels exemples que il·lustren molt bé és a l’espai mèdic, on Watson està ajudant els metges a prendre decisions i analitzant grans quantitats de dades, però finalment es treballa amb ells en un diagnòstic en col·laboració. Podeu parlar una mica sobre com es realitza aquesta formació i, a continuació, com la solució acaba donant millors resultats?
El treball que hem realitzat en oncologia és un bon exemple d’allò on realment es tracta d’una composició de diversos tipus d’algoritmes que, a través de l’espectre de treball que cal realitzar, s’utilitzen de diferents maneres. Comencem per exemple per mirar el registre mèdic, mirar el seu historial mèdic i utilitzar el sistema cognitiu per mirar totes les notes que els metges han pres durant els anys que han estat treballant amb vostè i trobar el que anomenem. informació clínica pertinent. Quina informació trobareu en les notes mèdiques actualment rellevants per a la consulta a la qual heu de consultar? Tenint això en compte, fent analítiques de semblança poblacional, tractant de trobar els altres pacients, les altres cohorts que tenen molta similitud amb vosaltres, ja que això us informarà el metge sobre com pensar en diferents tractaments i com podrien ser adequats per a aquests tractaments. i com reaccionareu davant d'aquests tractaments.
A continuació, aprofundim en el que anomenem estàndard de pràctiques assistencials, que són tècniques relativament ben definides que els metges comparteixen sobre com tractaran els pacients amb diferents tipus de malalties i reconeixen que realment estan pensades per a la persona mitjana. A continuació, es posa sobre el que anomenem experiència clínica. Després d'haver ensenyat els millors metges en diferents malalties què buscar i on són els outliers i com raonar sobre els diferents estàndards de pràctiques assistencials, quina d'aquestes és la més adequada o com prendre les diferents vies a través d'aquestes diferents pràctiques assistencials i ara apliqueu-los de la millor manera possible, però finalment endinsant-vos en la literatura clínica, tots els centenars de milers, 600.000 articles de PubMed sobre els avenços en la ciència que hi ha hagut en aquest camp que són rellevants per fer aquesta recomanació de tractament.
Tots aquests aspectes són diferents dels algoritmes que estem aplicant en diferents fases d’aquest procés, que s’han ensenyat posant alguns dels millors metges del món davant d’aquests sistemes i fent que utilitzin el sistema i corregissin el sistema. quan veuen que alguna cosa va malament i que el sistema aprengui essencialment mitjançant aquest ús sobre com millorar el seu propi rendiment. Ho estem utilitzant específicament en el cas de l’oncologia per ajudar a informar els metges del camp sobre opcions de tractament que potser no coneixen o, fins i tot si tenen alguna familiaritat amb aquesta, potser no han tingut experiència real i no Realment entendre com respondran els seus pacients i com obtenir la resposta més eficaç dels seus pacients.
El que bàsicament ha fet és democratitzar l’expertesa. Podem prendre els millors metges de Memorial Sloan Kettering que van tenir l’avantatge de veure, literalment, milers de pacients a l’any al voltant de la mateixa malaltia a partir de la qual han desenvolupat aquesta tremenda experiència, capten que en el sistema cognitiu, porten això a una comunitat o entorn clínic regional en què pot ser que aquests metges no tinguessin tant temps treballant amb la mateixa malaltia en un gran nombre de pacients diferents, donant-los l'oportunitat de beneficiar-se d'aquesta experiència que ara ha estat capturada en el sistema cognitiu.
Crec que aquesta idea de distribuir aquesta experiència, en primer lloc, capturar-la és una tasca no trivial, però, un cop hàgiu fet això, per poder distribuir-la realment a tot el planeta, tindreu l’experiència de els millors metges de Memorial Sloan Kettering poden ser lliurats a la Xina, a l’Índia, a petites clíniques i crec que és bastant extraordinari.
Té un impacte social enorme en el nostre benestar, en la nostra salut, en les coses que ens beneficiaran com a societat.
Pel que fa a la paraula, el que preocupa a la gent sobre la intel·ligència artificial és que substituirà la gent, substituirà la feina. Està lligat al moviment d'automatització. El que em crida l’atenció és quedar-me a l’espai mèdic, radiòlegs. Els radiòlegs miren centenars i centenars de diapositives al dia. Watson o un sistema basat en IA podrien replicar aquest mateix tipus de diagnòstic i anàlisi d'imatges. A partir dels deu anys, creus que hi haurà més o menys radiòlegs humans ocupats als EUA? Quin impacte té sobre aquestes indústries?
L’impacte es deu en ajudar a la gent a fer un millor treball. Es tracta realment… prengui-ho en el cas del metge. Si el metge ara pot prendre decisions més informades, que es basin en evidències reals, que es recolzin en els darrers fets en ciència, més adaptats i específics per al pacient individual, permet que realitzi millor la seva feina. Per als radiòlegs, pot ser que els permeti veure coses a la imatge que, d’altra manera, podrien perdre o deixar-se atabalar. No es tracta de substituir-los. Es tracta d’ajudar-los a fer la seva feina millor.
Té la mateixa dinàmica que totes les eines que hem creat mai a la societat. M’agrada dir si retrocediu els últims 10.000 anys de la societat moderna des de l’arribada de la revolució agrícola, hem estat com una societat humana construint eines, martells, pales, hidràulica, politges, palanques i molts. d’aquestes eines han estat més duradores quan el que realment fan és amplificar els éssers humans, amplificar la nostra força, amplificar el nostre pensament, amplificar el nostre abast.
És realment la manera de pensar d’aquestes coses, i és que tindrà la seva màxima utilitat quan ens permet fer allò que fem millor del que podríem nosaltres mateixos, quan la combinació de l’ésser humà i l’eina junts són majors que qualsevol. d’ells haurien estat ells mateixos. És realment la manera de pensar-ho. Així és com evolucionem la tecnologia. És allà on serà la utilitat econòmica.
Estic completament d’acord, però crec que hi haurà indústries obviades a causa de l’eficiència introduïda per aquests sistemes intel·ligents.
Seran de transició. Sí, passaran a la transició. No vull reduir aquest punt dient-ho així, però també vull estar segur que no pensem en això com l'eliminació de llocs de treball. Es tracta de transformar les feines que exerceixen les persones. Et posaré un exemple. Molta discussió sobre com això pot treure feina al centre de trucades. Bé, endevineu què? Hi ha molta feina que els agents del centre de trucades fan que no hagin de fer-ne, que no els agrada fer-ho, que allunyen la capacitat de fer coses que siguin més interessants.
El desconcert que veiem als centres de trucada és en gran mesura degut al fet que, si penses en la feina de ser un agent de centres de trucades, estàs al final de la trucada telefònica escoltant els clients per fer una interrupció durant tot el dia. una vegada i una altra vegada, i costa tornar a casa a la nit sentint-se molt bé amb el que vau fer aquell dia. És difícil confiar amb els vostres amics i familiars per aquesta feina que teniu i pel bé que esteu fent en aquesta situació.
Si aconseguim que el sistema cognitiu a través d’un agent de conversa descarregui algun percentatge, diguem que el 30 per cent d’aquestes trucades entrin i responem a les preguntes més habituals i pressionants dels clients de manera ràpida, eficaç i cuidem d’aquest treball mundà, i què? Després de tot el que han tingut cura són els tipus de preguntes que tenen les persones que, de manera inherent, requereixen un toc humà més important, i després passaran a l'agent del centre de trucades. El problema que tracta aquest client és més interessant, més difícil, els exigeix que hi facin més esforços intel·lectuals, però també tracten amb un client que ha quedat satisfet. Arriben una mica més contents. No s'entestaran per sobre del seu problema.
Per a l'agent del centre de trucades, ha millorat la seva feina. En realitat fa que puguin fer la seva feina millor i ser més satisfets per això. Mentrestant, per al client i per al consumidor, es van resoldre ràpidament els seus problemes més urgents. No estan aturats durant 10 minuts. No esperen que s'encarregui l'orientació a la persona adequada amb el coneixement adequat. Obtenen la informació que necessiten amb més facilitat i poden continuar amb la seva vida amb probablement una decisió millor, sens dubte una informació millor o, almenys, una informació més coherent. En realitat beneficia tots dos costats d'aquesta equació.
És interessant. Algunes de les demostracions que he vist avui és que les aplicacions del centre de trucades poden anticipar i detectar l'estat emocional de les persones que truquen, amb la qual cosa no és només transaccional. Realment pot llegir l'estat de la persona a l'altre extrem de la línia força bé.
Quin és realment essencial si hi penses; una conversa té dos elements. Una és que el que la gent diu per començar, en general, no és el que realment hi són. Si dic, "Quin és el meu balanç?" bé, aquest no és el meu problema. Sí, necessito saber el meu saldo del compte, necessito saber quants diners tinc, però el meu problema és que estic intentant comprar alguna cosa o estic intentant esbrinar com aconseguir diners en la posició adequada per pagar. les meves factures d’aquest mes o estic intentant estalviar per a l’educació dels meus fills. El meu problema és més gran que la primera pregunta que em vaig fer, i una conversa hauria de tractar sobre com arribar a aquest problema real.
La segona característica comuna d'una conversa és que normalment porta una mena d'arc emocional. La gent entra en un estat emocional determinat, i una part de la conversa consisteix a moure’ls per un canvi emocional que, sovint, significa passar-los d’enutjar-se fins a estar satisfets. En algunes converses, hi podríem entrar. Es podria escalfar una mica. Veieu un arc emocional que comença potser tranquil i es trasllada a una discussió més controvertida que, finalment, es resol.
Sent sensible i conscient de l’estat emocional a les parts implicades és una part important per ser eficaç en aquesta conversa.
Quines són algunes de les altres aplicacions que creieu realment transformadores que estan disponibles avui en dia?
Crec que qualsevol d’ells, el que estem fent és implicar l’usuari, el client, d’una manera que resulti inspirador. Per a mi, en definitiva, i tornant a les converses com a exemple, normalment quan els éssers humans entren en una conversa, arribem a la taula amb una idea. Tens una idea. Tinc una idea. Aquesta idea inicial és el començament de la conversa i, al llarg de la conversa, anem evolucionant aquestes idees. Els barregem. Els fusionem. Potser els descomptem o els amplifiquem. Evolucionem fins a un punt en què sortint de la conversa tenim una idea millor, esperem. L’ideal.
Per fer-ho, no només hi ha d’haver el regal i l’opció, sinó un element de com inspirar algú? Com feu que la gent activen la seva imaginació? Com fer que pensin en alguna cosa que no havien pensat abans o que vegin una cosa a la llum que abans no havien pensat o que vegin un altre punt de vista que els porta per un camí que ni tan sols sabien. pensar, fer preguntes que no pensen fer? Aquests són els exemples, aquestes són les situacions que crec que són més prometedores i que tindran el major benefici per a les persones.
Açò passa actualment o passa per la mateixa mesura que evoluciona la tecnologia?
No, està passant. Ja tenim exemples que passen ara. De fet, tornant a l’oncologia com a exemple, per als millors metges del món, les opcions de tractament que s’estan presentant poden ser òbvies per a la seva majoria. Hi pot haver un de cada deu casos en què podrien dir: "Bé, espera un minut, aquesta va ser una idea interessant". No serà tan sovint, però, com heu dit anteriorment, si eliminem ara la configuració de la comunitat, la configuració regional i les zones on no hi ha aquests nivells d’expertesa, el fet que el sistema pugui introduir noves idees, noves opcions de tractament, es tracta, realment, d’introduir noves idees. Ja ho veiem.
Aleshores, per descomptat, anar més enllà del que crec que s’ha convertit en el clàssic escenari de chatbot que crec que alguns comencem a veure en diferents exemples fins ara una situació en què si algú dóna una alerta de frau a la targeta de crèdit a la seva targeta de crèdit. Avui es pot dir simplement un xat de xat, "La transacció va ser alguna cosa que va fer o no? Si ho és, doncs està bé. Si no, doncs, farem alguna cosa sobre com cancel·lar la transacció", ara "bé", necessiteu una nova targeta de crèdit. On és el millor lloc per rebre-la? Hauríem d’enviar-la per correu electrònic? No us l’hem d’enviar per correu electrònic? Oh, ja esteu preparats per anar a aquest viatge. que no us podrem enviar per correu electrònic, hem de fer-vos arribar més ràpidament.
"Oh, vas a l'estranger. Potser hi ha una opció de targeta de crèdit aquí a la qual no estaves exposada abans, no ho sabíeu, on gestionem millor els intercanvis de divises a favor vostre. Oh, ho utilitzeu per a negocis. "Aquest és un viatge a l'estranger. Ho utilitzeu per a despeses comercials. Bé, aquí teniu una targeta de crèdit que té un tipus d'interès més adequat per a això". Aquests són exemples molt simples, però cadascun d’ells obre un nou conjunt d’idees que actualment no solen passar al vostre xat senzill i que pot ser realment molt potent per als éssers humans.
El punt interessant és que a través de totes aquestes opcions, en el passat, seria un guió. Hi hauria un guió amb un parell de branques. Seria predefinit amb antelació. És ben diferent quan un chatbot ho fa reaccionant a la informació que proporcioneu i a la informació que ja heu donat i us condueix a les rutes que no s'han script. Sap que viatges, però no ho has dit necessàriament. Es va trobar que la informació de la vostra història de correu electrònic.
Es pot descobrir coses sobre vosaltres, descobertes pel camí.
Hem parlat d’oncologia perquè és un bon exemple. Hem parlat de xats de xat perquè la majoria de les persones han tingut alguna interacció amb ells. Però es tracta d'una tecnologia que realment realitza una gran escala entre totes les indústries. És difícil pensar en una indústria que no tingui cap tipus de component cognitiu. Hi ha exemples senzills per a què encara no s'havia pensat?
El que és sorprenent per a mi és com cada dia algú es fa una altra idea nova. És per això que crec que estem en una fase tan interessant, ja que, havent-nos centrat a descompondre el que tenim en termes de capacitats cognitives per crear serveis de blocs, realment és alliberar a les persones que utilitzin la seva imaginació i puguin perseguir idees que hem fet. Mai es va considerar realment si es tracta de reconeixement visual per estudiar el paisatge.
A Califòrnia, per exemple, una empresa que està utilitzant el reconeixement visual per mirar la topografia i la topologia i reconèixer a la imatge la diferència entre una superfície de formigó, una superfície de sostre d’asfalt, una superfície d’herba, arbres i arbustos i aquestes coses, per estimeu quanta aigua es consumeix i on es poden produir fuites d’aigua i coses que es podrien fer per millorar l’ús eficient de l’aigua, com a exemple.
O bé, en l’àmbit jurídic, utilitzeu aquestes coses per sortir i ajudar els advocats a llegir-ne literalment milions i milions de pàgines de material de fons que és com trobar l’agulla en un paller. On és aquell paper que és realment rellevant per a aquest cas concret? Intenta ordenar tot això. Les oportunitats són enormes.
Crec que una d’aquestes qualificacions és tenir grans quantitats de dades que cal analitzar. Heu parlat dels registres mèdics i poder escanejar els registres mèdics per obtenir la informació rellevant. Aquests registres al llarg de la vostra vida podrien tenir molts centenars de pàgines. Potser és el que el teu metge de família té en compte, però no ho recordaran tot i que el sistema no s’oblida mai.
Sí. És possible que un metge tingui cinc, potser deu minuts, per examinar-se per la història clínica abans de venir i consultar-li, i no obstant això, hi ha tot tipus d’informació molt rellevant que pot ser de la vostra història, del vostre passat, que en qualsevol altra circumstància els faltaria perquè no tenen el temps, que si tinguessin això faria la diferència.
Penseu en una situació en què si una dona li havia dit al seu metge que la seva mare acabava de morir de càncer de mama fa dos anys. Bé, el més probable és que el metge ho hagi assenyalat en aquest registre, però en aquest moment, si aquesta dona arriba a presentar-li un sol al pit i si el metge no ho veu, bé, aquesta és una peça molt important que falta informació. Ara potser redescobriran parlant amb el pacient, però potser no. Vols realment arriscar-te a no saber-ho quan una cosa així és tan alemanya?
La característica general per a on aquest material sol ser útil és esmentat on hi ha moltes i moltes dades. Sí, però realment és quan qualsevol d’aquests aspectes de qui som com a éssers humans, on el que la nostra capacitat cognitiva comença a arribar al seu límit. Som bons en llegir. Podem llegir alguna cosa. Ho podem assimilar. Podem adaptar-nos a la informació i fer-ne ús de manera molt poderosa com a éssers humans. Però no estem gaire bé en llegir moltes dades. No podem menys que… La idea de llegir desenes de milers, cent mil, milions de pàgines de literatura en un dia està molt més enllà de la nostra capacitat.
La pregunta es converteix en el moment en què creixem en un món on la quantitat d'informació que es produeix diàriament creix de forma exponencial. Quant a aquesta informació no la fem servir que hi ha informació? absolutament crítics per a la decisió que hem de prendre no arribem? Si no és la quantitat d’informació que llegim, és: Quant assimilem? Quant som capaços de recordar? Podem veure els patrons rellevants en aquesta informació per a les nostres decisions?
Hi ha moltes coses que nosaltres com a éssers humans som bons. També hi ha moltes coses que no estem gaire bé, i això crec que allà on la computació cognitiva comença a marcar una gran diferència és quan és capaç de superar aquesta distància per afegir aquest buit.
Sembla força clar que aquest és el món en què ens movem. Com estem preparats? Què mires el nostre sistema educatiu, la nostra economia, les nostres estructures polítiques? Què tan preparats estem per viure en un món amb aquest tipus d’informàtica cognitiva com a component?
És interessant. Això es basa en un dels punts clau del valor que tenim com a éssers humans, que és la nostra capacitat d’adaptació. Si ho mireu en termes purament discrets, cap a on va i si saltaríem deu anys endavant i mirar-ho i dir: "On serem 10 anys? Estem preparats per això?" la resposta probablement serà, no. Hem de fer moltes coses més. Però els éssers humans tenen aquesta notable capacitat d’adaptar-se sobre la marxa i créixer amb els canvis que s’estan produint al seu voltant.
Penseu enrere fa deu anys quan el telèfon intel·ligent tot just començava a estar disponible per a nosaltres, i molt menys popular, i el canvi que hem passat com a societat durant els darrers deu anys. Penseu com és la vostra vida diàriament amb o sense el vostre telèfon intel·ligent. Ens podem queixar de la quantitat que es pot treure d’altres experiències, i això pot ser cert, però el cert és que no vam passar molt de temps fa 10 anys a la renúncia, estàvem preparats com a societat, tot i que de fet, hem experimentat molts canvis durant els darrers deu anys dels quals probablement no en sabíem completament, ja que assimilàvem aquest canvi de tecnologia i comencem a utilitzar-lo de maneres molt efectives.
Hi ha moltes coses que hem de fer. Hi passarem moltes coses amb el pas del temps, molt de creixement que passarem, molta educació i política i altres coses que hem de passar per canvis, però ho farem.
Ens posarem a les meves últimes preguntes. Quina tendència tecnològica us preocupa més? Hi ha alguna cosa que us mantingui de nit?
Crec que la major preocupació que tinc ara mateix és que la gent ha de responsabilitzar-se. Com a enginyers i proveïdors de tecnologia, els consumidors de tecnologia, les persones que tenim la responsabilitat de regular la tecnologia, necessitem ser conscients i pensar ara què volem fer per protegir-nos i preparar-nos per als canvis que es produeixen. No serà perquè no ens hi adaptarem. Nosaltres. El problema és, per descomptat, en el procés d’adaptar-lo, tampoc no som conscients del que està fent i de com ens afecta això i on les persones podrem explotar aquesta tecnologia de maneres que no preferim, que no ho som. no ens sentirem còmodes o amb retrospectiva que no necessitarem necessàriament.
Crec que hem de ser conscients i pensar en el que fem i no volem que passi en la nostra vida amb aquesta tecnologia. En concret, venedors en particular, nosaltres com a proveïdors d’aquesta tecnologia i les persones que consumim aquests components tecnològics i construeixen aplicacions fora d’ella hauríem de presumir en aquest moment la responsabilitat del nostre comportament ètic o comportaments que neixen de valors ètics.
A tall d’exemple, recomanem fermament a qualsevol dels desenvolupadors d’aplicacions, a qualsevol de les institucions que creen aplicacions que utilitzin aquestes tecnologies, que siguin molt transparents amb els usuaris finals sobre el fet que es tracti d’una aplicació cognitiva, sigui un ordinador i No intenteu emmascarar-se com un ésser humà real, per exemple. No fingis. No deixeu que això sembli.
No imitis
No ho imiteu i no deixeu que els vostres clients siguin enganyats en creure que això és una persona real. Èticament, està malament. Crec que crea el risc de vulnerabilitat. Un ésser humà que interactua amb un ésser humà pot fer certes hipòtesis sobre els nostres defectes, sobre la nostra incapacitat de retenir molta informació, on, quan es tracta d’un sistema cognitiu, hem de tenir present que les persones que ens proporcionen aquesta informació cognitiva solution tenen una responsabilitat envers la privadesa i la protecció de la informació que li subministrem. No hem d'oblidar mai aquest fet.
Pel que fa a la tecnologia posada a l’abast, quina tecnologia utilitzeu cada dia que només inspira meravella? Què ha canviat la teva vida?
Crec que ara puc obtenir accés a informació que, encara que pogués obtenir-la a Internet, tenim informació disponible a Internet des de fa temps, però de vegades deixem d’intentar obtenir aquesta informació perquè és aclaparador Estava fora de mirar alguns equips de càmera i només intentava prendre decisions sobre els canvis entre diferents càmeres.
Us enviaré un enllaç a la nostra guia de compradors.
Allà vas. Resulta aclaparador i, tot i així, heu de confiar en altres persones per proporcionar-vos aquest consell i suposar que han fet la investigació per a vosaltres, però fins i tot aleshores, ho fan en funció d’alguns supòsits que han fet sobre què? necessiteu i què us importi. En algun moment, simplement et rendeixes i dius: "Està bé, bé, només digues-me què fer, ho faré". O bé, aneu a un munt de llocs web i veieu totes aquestes opinions i només es produeix una confusió i una contradicció, per la qual cosa dius: "Doncs bé, ho fan amb tots ells. Vaig a anar amb el que em sembla bé."
Ara, com que aquests sistemes poden acumular, assimilar i organitzar grans quantitats d’informació, fins i tot per a les persones que fan recomanacions, fins i tot per als assessors, els beneficia perquè els ajuda a fer un treball millor. Una forma que m’agrada dir que no fa pensar en nosaltres, fa la nostra recerca per a què puguem millorar el nostre pensament, i això és cert per a nosaltres com a usuaris finals i és veritat amb els assessors. És veritat a qualsevol persona que tingui aquest paper d’analista.
Penso en l’aplicació, perquè sempre intentem ajudar la gent a prendre decisions. No estem gaire lluny d’un sistema que pugui mirar totes les fotos que heu fet durant els últims cinc anys, veure que us agrada fer fotografies de fauna salvatge o primer pla de flors i, a continuació, fer una recomanació de la càmera en funció de les imatges que vostè pren.
És correcte. Flamencs. No sé per què.
Aquesta és la millor càmera per fer fotos de flamencs.
Flamencs, dret.
Gairebé hi som. La tecnologia existeix, encara no s’ha programat encara.
Sí.
O ensenyat, com fem aquests dies. Rob High, moltes gràcies per fer això.
Moltes gràcies.
Per obtenir més avantatges ràpids amb Dan Costa, subscriviu-vos al podcast. A iOS, descarregueu l'aplicació Podcasts d'Apple, cerqueu "Endavant ràpid" i subscriviu-vos. A Android, descarregueu l'aplicació Stitcher Radio per Podcasts a través de Google Play.
