La inteligencia artificial (IA) acercándose a la singularidad, el punto en el que supera a la inteligencia humana, ha provocado debates sobre cómo controlar mejor sus capacidades. Si bien los sistemas superinteligentes podrían revolucionar la vida tal como la conocemos, existe la preocupación de que puedan hacer más daño que bien. Identificar las limitaciones de la IA es una de las mejores herramientas que tenemos para darnos una mejor idea de cuán grande es realmente la brecha entre la inteligencia artificial y la humana.
En camino a recibir un Ph.D. en ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Delaware en 2021, Ishaani Priyadarshini escribió su disertación sobre el tema de la incapacidad de la IA para descifrar memes y cómo eso podría ayudarnos en la batalla hacia la singularidad. “Los memes de Internet sirven como excelentes puntos de control para garantizar que los humanos tengan ventaja sobre las máquinas, evitando así que las máquinas entiendan los memes y superen la inteligencia humana”, dice.
Memes vs Máquinas Superinteligentes
Antes de dedicarse a la inteligencia artificial, los antecedentes de Priyadarshini eran en seguridad cibernética y observó que más del 50 por ciento de Internet está compuesto por bots; algunos de estos bots son buenos, mientras que otros tienen intenciones maliciosas. Esto confirmó su peor temor: si la IA lograra la sensibilidad y se volviera rebelde, podría significar un desastre para sus datos y privacidad en línea. “Podrían obtener toda la información que existe en el ciberespacio… podría tener resultados catastróficos en el futuro”, dice Priyadarshini.
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Su objetivo era encontrar una medida de seguridad que pudiera derrotar a la IA antes de que llegara a este punto. ¿La respuesta? Memes. Estas amalgamas sorprendentemente complejas de texto e imágenes a menudo separan las partes más divertidas de la cultura pop y los eventos actuales, y generalmente se publican en múltiples plataformas de redes sociales.
Priyadarshini quería averiguar por qué la IA era tan mala para decodificar memes y cómo las publicaciones humorísticas podrían usarse como una herramienta de ciberseguridad en el futuro. La incapacidad de la IA para comprender los memes tiene múltiples facetas, pero gran parte tiene que ver con el hecho de que tienden a ser ambiguos. Priyadarshini dice que nuestra comprensión de los memes depende en gran medida de nuestras propias experiencias de vida. “Para una máquina, los memes son simplemente un montón de texto e imágenes”, explica.
Ya tenemos IA que pueden reconocer texto y expresiones faciales, pero realmente no hay reglas con los memes. Claro, el reconocimiento óptico de caracteres (un sistema avanzado, capaz de reconocer texto en imágenes) ya se puede usar para leer con precisión las matrículas, pero el sistema ya tiene una muy buena idea de dónde buscar: decodificar el texto de los memes es completamente diferente. historia. “No hay una plantilla que sigan los memes, por lo que extraer el texto de ellos es realmente un desafío”, dice Priyadarshini. Se podría argumentar que la mayoría de los memes son solo variaciones de la misma plantilla, pero el mismo meme aún podría interpretarse de manera muy diferente según el contenido que se haya inyectado.
Los memes son mucho más complejos de lo que pensamos
Actualmente no tenemos idea de si la IA tiene la capacidad de ser sensible, lo que significa que podría pensar por sí misma y tomar sus propias decisiones; incluso si lo supiéramos, no está claro cómo mediríamos qué tan inteligente es una IA. Dicho esto, nosotros poder medir la capacidad de AI para extraer emociones del texto y las expresiones faciales, y ya es bastante malo captar emociones de fragmentos de texto. Los miles de millones de permutaciones que encontrará tanto en el texto como en las expresiones faciales dificultan que la IA descifre el código. Eso es incluso antes de que traigamos el contexto del meme en sí.
“Comprender los memes podría ser para siempre un desafío para la IA y seguir siendo un problema irresoluble”, dice Priyadarshini en su disertación.
A pesar de la reputación de los memes como nada más que imágenes sin sentido en Internet, el proceso de desempacarlos es en realidad mucho más complejo de lo que pensábamos. El cerebro humano tiene una capacidad fantástica para analizar una cantidad inimaginable de datos muy rápidamente, lo que nos ayuda a comprender los memes en cuestión de segundos.
✅ Comprender el contexto
Sin experiencias de vida, la IA no tiene mucho contexto en el que apoyarse. Recuerda todos los Canal de Suez memes de 2021? Usemos el siguiente meme como ejemplo:
Una IA podría reconocer que hay un barco de contenedores en el video. Sin embargo, ¿puede identificarlo correctamente como el siempre dado que había encallado en el Canal de Suez? Para agregar otra capa de complejidad además de eso, ¿por qué Austin Powers en el fondo está haciendo un giro de 27 puntos? ¿Sabe que el Austin Powers ¿Se supone que la serie de películas es graciosa? “Puede que no sea una tarea fácil para la IA comprender los memes de Internet dada la gran cantidad y variedad de memes que se encuentran en Internet, junto con los diferentes patrones que cada uno de los memes puede generar”, dice Priyadarshini en su disertación, que se publicó en el diario Computadoras, Materiales y Continua.
Mientras tanto, el cerebro humano es capaz de recoger los pedazos con muy poco esfuerzo y registrar el ingenioso paralelo entre el giro multipunto de Austin Powers y el buque portacontenedores maniobrando para salir del canal de Suez.
A exclusiva reciente de NPR con el científico de comportamiento y datos Pragya Agarwal revela que el cerebro humano puede procesar aproximadamente 11 millones de bits de información cada segundo, es decir, 0,011 gigabits por segundo. Sin embargo, nuestra mente consciente (llena de pensamientos de los que somos conscientes) solo puede captar entre 40 y 50 bits por segundo. Afortunadamente, la amígdala de nuestro cerebro es capaz de beber de esta manguera de información tomando atajos para obtener una imagen más amplia; Agarwal menciona que la amígdala (la parte de su cerebro responsable de su sensación “visceral”) es capaz de unir información nueva con estereotipos y plantillas preexistentes para darle sentido.
Las bases de datos de IA son difíciles y laboriosas de entrenar
Incluso si la IA pudiera decodificar memes con éxito, esa es solo una parte del rompecabezas. Los memes de Internet se están moviendo, Bueno, la velocidad de Internet, lo que significa que la IA debe mantenerse al día. Algo que fue divertido la semana pasada podría considerarse noticia vieja en cuestión de días. Para ofrecer algo de perspectiva, ChatGPT (un chatbot de IA) solo se ha entrenado con una instantánea de Internet de 2021. Cualquier cosa después de eso simplemente no existe.
Piense en los memes que vimos en 2022, como los de la distribución de mil millones de pruebas gratuitas de COVID-19. Claro, el meme involucra una fotografía de la familia de Casa llena, que la IA probablemente podría reconocer. Sin embargo, sin ningún contexto de que el gobierno de los EE. UU. estaba entregando kits de prueba gratuitos de COVID-19, ¿cómo sabría AI qué diablos estaba pasando en esta imagen?
Tendría que extrapolar el hecho de que cada hogar en los Estados Unidos solo es elegible para solo cuatro pruebas gratuitas de covid. Podemos deducir claramente que cuatro kits de prueba no serán suficientes para la mayoría de las familias, pero la IA no es tan sofisticada. Además, la inteligencia artificial realmente no tiene sentido del humor.
El humor y la IA no se mezclan (todavía)
Ser divertido es una habilidad increíblemente sofisticada que puede significar diferentes cosas para diferentes personas. Esta subjetividad dificulta que la IA entienda el humor. Recuerde que solo ciertas personas pueden encontrar una parte del contenido intrínsecamente divertida. Priyadarshini menciona que la IA podría analizar capturas de pantalla de La oficina y sé que es una comedia, pero no sería capaz de descomprimir el humor dentro de cada escena; tiene más de un binario Es esto divertido o no tipo de entendimiento.
“El verdadero desafío proviene de identificar los diferentes tipos de humor que hay en esas oraciones o en los videos”, dice Priyadarshini. Aquí solo estamos hablando de humor general, pero también hay chistes que pueden incluir humor negro, humor ingenioso o incluso humor seco. Realmente pone de relieve la psicología de lo que hace que algo sea divertido. “Tampoco sabemos cuál es el verdadero sentido del humor… es diferente para todos”, dice Priyadarshini. Sin que la IA sea consciente, no está claro si alguna vez podrá tener una comprensión completa del humor.
Un CAPTCHA futurista
bromeando Casa llena está muy bien, pero ¿cómo se verá este CAPTCHA de siguiente nivel, abreviatura de Turing público completamente automatizado para distinguir a las computadoras y los humanos, en una aplicación del mundo real? Priyadarshini simplemente lo considera como una prueba mucho más tridimensional para diferenciar a los humanos de las máquinas; en lugar de leer texto extraño o elegir qué cuadros tienen puentes, tendrás que decodificar el significado de un meme.
Dio un ejemplo teórico de un sistema de autenticación para una central nuclear. El empleado comenzaría como de costumbre ingresando su nombre de usuario y contraseña. Una vez hecho esto, se les pedirá un meme. En este caso, Priyadarshini usó el caso del Burbujas gorditas meme (ver más abajo) donde al usuario se le darán cuatro indicaciones para identificar lo que está pasando en el meme. Todavía hay muchas más preguntas que tenemos sobre cómo funcionaría este tipo de prueba en la práctica, pero es una idea novedosa que podría revolucionar el futuro de la ciberseguridad.
También nos encanta la posibilidad remota de un escenario súper serio en el que los trabajadores de una central nuclear tengan que mirar memes antes de obtener acceso a los sistemas que necesitan para completar su trabajo. Sobre todo, nos complace informar que el futuro de la ciberseguridad se ve brillante y lleno de memes divertidos.
Matt Crisara es nativo de Austin y tiene una pasión desenfrenada por los autos y los deportes de motor, tanto nacionales como extranjeros, y como editor de Autos para Mecánica Popular, escribe la mayor parte de la cobertura automotriz en formato digital e impreso. Anteriormente fue escritor colaborador de Motor1 luego de pasantías en Circuit Of The Americas F1 Track y Speed City, una emisora de radio de Austin enfocada en el mundo de las carreras de autos. Obtuvo una licenciatura de la Escuela de Periodismo de la Universidad de Arizona, donde compitió en bicicletas de montaña con el equipo del Club Universitario. Cuando no está trabajando, disfruta de las carreras de simulación, los drones FPV y el aire libre.
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