El impacto potencial de la Inteligencia Artificial (IA) nunca ha sido mayor, pero solo tendremos éxito si la IA puede ofrecer respuestas más inteligentes e intuitivas.

Una barrera clave para la IA hoy en día es que los datos naturales que se envían a una computadora son en gran parte desestructurados y "ruidosos".

Es fácil para los humanos clasificar los datos naturales. Por ejemplo:si está conduciendo un automóvil en una calle residencial y ve una pelota rodar frente a usted, te detendras asumiendo que hay un niño pequeño no muy lejos detrás de esa pelota. Las computadoras de hoy no hacen esto. Están diseñados para ayudar a los humanos con tareas de productividad precisas. Hacer que las computadoras sean eficientes en el manejo de probabilidades a escala es fundamental para nuestra capacidad de transformar los sistemas y aplicaciones actuales de ayudas computacionales avanzadas en socios inteligentes para la comprensión y la toma de decisiones.

Esta es la razón por la que la computación probabilística es un componente clave de la IA y fundamental para abordar estos desafíos. La computación probabilística permitirá que los sistemas futuros comprendan y calculen con las incertidumbres inherentes a los datos naturales, que nos permitirá construir computadoras capaces de comprender, predicción y toma de decisiones.

Hoy en Intel, estamos observando un crecimiento sin precedentes de aplicaciones que se basan en el análisis de datos naturales ruidosos:información diferente e incluso contradictoria. Estas aplicaciones tienen como objetivo ayudar a los seres humanos con un mayor nivel de inteligencia y conciencia sobre los entornos en los que operan. Atravesar este ruidoso campo minado es fundamental para nuestra capacidad de transformar las computadoras en socios inteligentes que puedan comprender y actuar sobre la información con la fidelidad humana.

La investigación en computación probabilística no es un área de estudio nueva, pero las mejoras en la computación de alto rendimiento y los algoritmos de aprendizaje profundo pueden llevar a la computación probabilística a una nueva era. En los próximos años, Esperamos que la investigación en computación probabilística conduzca a mejoras significativas en la confiabilidad, seguridad, la capacidad de servicio y el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial, incluyendo hardware diseñado específicamente para computación probabilística. Estos avances son fundamentales para implementar aplicaciones en el mundo real, desde hogares inteligentes hasta ciudades inteligentes.

Para acelerar nuestro trabajo en computación probabilística, Intel está aumentando su inversión en investigación en computación probabilística y estamos trabajando con socios para lograr este objetivo.

Establecimiento de la Alianza de Investigación Estratégica de Intel para Computación Probabilística

La realización de todo el potencial de la computación probabilística implica la integración holística de múltiples niveles en la tecnología informática. Hoy dia, Intel subrayó su compromiso con la implementación integrada y colaborativa de arquitecturas informáticas emergentes y una sólida estrategia de habilitación del ecosistema al hacer un llamado a las comunidades académicas y de empresas emergentes para que se asocien con nosotros para hacer avanzar la computación probabilística desde el laboratorio hasta la realidad a través de estos vectores:aplicaciones de referencia. , mitigaciones de ataques adversarios, marcos probabilísticos y optimización de software y hardware.

Un ojo en lo que sigue

Estamos increíblemente ansiosos por ver las propuestas para avanzar en la computación probabilística y continuar esta investigación con el potencial de elevar el listón de lo que la IA puede ayudarnos a lograr. Se espera que las propuestas académicas sean enviadas antes del 25 de mayo y entre ellas seleccionaremos los mejores equipos de investigación.

Comenzamos este viaje con la investigación de la computación neuromórfica, enfocándonos en nuestra comprensión del cerebro humano y sus procesos computacionales asociados. El inicio de la comunidad de investigación neuromórfica anunciado el 1 de marzo también está bien encaminado y estamos planeando continuar ampliando nuestra Loihi en la nube para permitir que los investigadores accedan a hardware de vanguardia. Vemos un camino para alcanzar 100 mil millones de sinapsis en un solo sistema en 2019.

Es más, Intel ya ha estado trabajando para decodificar el cerebro y avanzar en la siguiente etapa de la neurociencia como parte de nuestra asociación de investigación con la Universidad de Princeton. Esperamos comprender mejor el flujo de inteligencia y la toma de decisiones a través de nuestro trabajo de computación probabilística.