Recopilación de datos personales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están invadiendo nuestras vidas a un ritmo que muchos de nosotros encontramos inquietante, si no es francamente aterrador. Sin mencionar que muchos de nosotros no podemos diferenciar el significado de estos términos.

Dan Goldwasser de Purdue está trabajando para desarrollar herramientas que aprovechen estas nuevas y poderosas tecnologías para que puedan mejorar la vida de las personas y tal vez mejorar la sociedad. también.

Aunque puede pensar en la inteligencia artificial como una tecnología para ese futuro lejano de los Supersónicos, interactuamos con él todos los días, a menudo sin darme cuenta, dice Goldwasser, profesor asistente de informática.

"Solía ​​ser al escribir en una computadora o un teléfono inteligente, señalaría palabras mal escritas, que es bastante simple para la informática convencional, ", dice." Ahora, si escribe "si" cuando lo que quería decir era "tiempo", 'la aplicación te lo hará saber, 'sí, esa es una palabra, pero no es la palabra que pretendías. Esto requiere una comprensión de la sintaxis de la oración y el contexto, y esto se hace a través de la inteligencia artificial ".

La investigación de Goldwasser se centra en la inteligencia artificial, centrándose en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Él dice que la gente a menudo confunde las tres tecnologías o simplemente no sabe qué significa cualquiera de estos términos.

"Inteligencia artificial, que está recibiendo mucha atención en estos días, es el conjunto de métodos, sistemas o enfoques para computadoras que intentan imitar los juicios humanos y la toma de decisiones humanas, ", dice." El aprendizaje automático es un conjunto de métodos que utilizan datos para realizar una tarea ".

Si su tarea se puede reducir a un mapeo sencillo de entrada a salida, entonces el aprendizaje automático puede ayudarte con eso.

Por ejemplo, predecir las probabilidades de que Purdue gane el próximo sábado:un algoritmo de aprendizaje automático puede usar información de los juegos anteriores, el récord de derrotas ganadas del oponente y si el juego es un juego en casa, ejecutar los datos recopilados a través de un algoritmo, y darte una respuesta

Pero, si desea que el sistema vaya más allá y calcule las probabilidades, por ejemplo, basado en el estado de ánimo de los jugadores al escanear las redes sociales, tendrá que sopesar muchas otras variables y razonar sobre su relación con el partido del sábado. Por ejemplo, una publicación que indique que uno de los jugadores asistirá a la boda de su hermana el sábado requeriría que el sistema hiciera una inferencia de que el jugador no podría asistir al juego, cambiando las probabilidades de ganar.

Ese es un proceso que requiere inteligencia artificial, Dice Goldwasser.

Un lugar común donde las personas se encuentran con la inteligencia artificial básica y el aprendizaje automático es con los dispositivos de asistente personal, como Alexa de Amazon, Google Home de Google, Siri de Apple, y Cortana de Microsoft, que utilizan la tercera tecnología que investiga Goldwasser, el procesamiento del lenguaje natural, que explica es el área de la inteligencia artificial que se centra específicamente en replicar los juicios humanos sobre el lenguaje humano.

Considerar, por ejemplo, lo que parecería ser una pregunta simple que podría hacerle a un compañero de trabajo:"Oye, ¿Ganaron los Gigantes anoche? "

Para una computadora, la pregunta es enormemente compleja.

"Hacemos muchas inferencias cuando conversamos con alguien, y estos atajos que nos llegan de forma muy natural sin pensar, pero cuando tienes que hacerlas explícitas, entiendes que hay un razonamiento complejo detrás de ellos, "Goldwasser dice". ¿Ganaron los Gigantes? Piense en el espacio de mundos posibles que el sistema tiene que explorar. Están los New York Giants de fútbol y los Giants de béisbol de San Francisco. El sistema tiene que saber esto y razonar si es temporada de béisbol o de fútbol, y tuvieron un juego en las últimas 24 horas. Pero también puedes imaginar que hay algún grupo militar al que la gente se refiere como los Gigantes, ¿Y solo pelearon alguna batalla? Puedes fundamentar el significado de esa palabra de muchas formas diferentes ".

Incluso si elimina la ambigüedad de la pregunta y sabe que está preguntando sobre un equipo de béisbol, el sistema todavía se enfrenta a un problema complejo, Dice Goldwasser. El sistema debe saber qué significa "ganar, "y qué información es relevante para el usuario. Puede haber un equipo de béisbol en América del Sur llamado Giants, pero el sistema tiene que saber si le importa ese resultado.

"Este tipo de reflexión y comprensión del usuario es algo para lo que es realmente difícil programar estos sistemas, y no es algo que el sistema pueda lograr simplemente extrayendo datos, sin razonamiento adicional, "Dice Goldwasser.

Su investigación de IA se alinea con la celebración de Saltos Gigantes de Purdue, reconociendo los avances globales de la universidad hacia una economía y un planeta avanzados como parte del 150 aniversario de Purdue. Este es uno de los cuatro temas del Festival de Ideas de la celebración de un año, diseñado para mostrar Purdue como un centro intelectual que resuelve problemas del mundo real.

Para los propios proyectos de Goldwasser, está desarrollando herramientas que utilizan inteligencia artificial para analizar el universo de datos para proporcionar información sobre problemas actuales.

Por ejemplo, un proyecto analiza las publicaciones en las redes sociales y los comentarios públicos de los funcionarios electos para predecir cuándo votarán en contra de su propio partido político.

"Hemos utilizado esto con los legisladores estatales para predecir cómo votarán sobre la atención médica, "Dice Goldwasser." Es posible que los legisladores nunca revelen su postura en Twitter, pero podemos predecir por la forma en que enmarcan el tema cómo votarán cuando llegue el momento ".

Otro proyecto, financiado por Google, está creando una herramienta para ver una fuente de noticias y usar una variedad de puntos de datos, tales como la frecuencia con la que el medio utiliza varios puntos de vista políticos y las conexiones sociales de las personas que interactúan con el medio, para determinar qué tan sesgada está la salida.

Un tercer proyecto que es una consecuencia de su investigación es una herramienta para analizar los comentarios de las redes sociales de una población local para ver cómo están enmarcando un problema con el fin de predecir cuál podría ser la respuesta a una acción.

"Por ejemplo, si está pensando en enviar tropas a un país para ayudar con una crisis de refugiados, ¿Los lugareños lo considerarían como asistencia necesaria o como un acto agresivo? Esperamos poder brindarles a los tomadores de decisiones herramientas para que comprendan esto a medida que elaboran políticas para evitar errores peligrosos ".

Esta investigación ha analizado las publicaciones en las redes sociales y los comentarios públicos de los funcionarios electos para predecir cuándo votarán en contra de su propio partido político.

"Sobre la base de eso, iniciamos una colaboración con un profesor de ciencias políticas, Eric Waltenburg, analizar los datos del gobierno local, "Dice Goldwasser." Para este proyecto, Recientemente nos otorgaron fondos como parte de la Iniciativa Integrativa de Ciencia de Datos de Purdue ".