Kevin Scott, director técnico de Microsoft, con la supercomputadora de inteligencia artificial de Microsoft.
(Arte de Craighton Berman) En los últimos años, Microsoft ha redoblado sus esfuerzos para llevar la tecnología de inteligencia artificial a Azure para que los desarrolladores la utilicen en sus proyectos.
Los servicios cognitivos como la visión, el lenguaje y la toma de decisiones son las piedras angulares de las ofertas.
El último hito en Azure AI es la quinta supercomputadora más grande del mundo (divulgada públicamente), construida en colaboración con OpenAI, una innovadora compañía de inteligencia artificial con sede en San Francisco fundada en 2015.
Financiada con una inversión de $ 1 mil millones de Microsoft, OpenAI ha producido una mente bonita proyectos increíbles, incluida la música sorprendentemente creíble generada por IA en varios estilos con su proyecto Jukebox.
"Si pudiéramos diseñar nuestro sistema de sueños, ¿cómo sería?" preguntó Sam Altman, CEO de OpenAI.
"Microsoft pudo construirlo".
En términos de especificaciones de hardware, la supercomputadora consta de "más de 285.000 núcleos de CPU, 10.000 GPU y 400 gigabits por segundo de conectividad de red para cada servidor de GPU", escribió Microsoft en una publicación de blog.
Este no es el primer anuncio de una supercomputadora de inteligencia artificial que ha hecho Microsoft.
En la conferencia Ignite de 2016 de la compañía, se discutió lo que Satya Nadella llamó "la primera supercomputadora de inteligencia artificial en acción" que ejecuta redes neuronales profundas.
“Se trata de poder hacer cien cosas interesantes en el procesamiento del lenguaje natural a la vez y cien cosas interesantes en la visión por computadora, y cuando comience a ver combinaciones de estos dominios perceptivos, tendrá nuevas aplicaciones que son difíciles incluso imaginar ahora mismo ”, dijo Kevin Scott, director técnico de Microsoft.
Pero los nuevos modelos de software pueden ser tan importantes como el anuncio masivo de hardware nuevo.
De hecho, algunas de las capacidades parecen acercarse a la capacidad cognitiva humana.
Algunos modelos de ejemplo mencionados en el blog de inteligencia artificial de Microsoft incluyen "resumir un discurso extenso, moderar contenido en chats de juegos en vivo [and] encontrar pasajes relevantes en miles de archivos legales ".
Estos son posibles mediante el uso de un modelo de aprendizaje automático más grande y complejo en contraposición a los modelos más típicos que apuntan a un objetivo específico, como identificar un objeto en una imagen.
Uno de estos modelos de inteligencia artificial más grandes es Turing-NLG de Microsoft, un modelo de generación de lenguaje natural de 17 mil millones de parámetros.
Otros proyectos de la iniciativa AI at Scale de la compañía incluyen una computadora planetaria que se enfoca en la sustentabilidad, y una que aprende de una combinación de imágenes, texto y video en un proyecto llamado Oscar: capacitación previa alineada con semántica de objetos para tareas de lenguaje y visión.
Microsoft utiliza parte de esta tecnología en sus propios productos, incluidas las sugerencias de estilo de Word, los resultados de Bing e incluso para la gestión de riesgos en oficinas que utilizan Microsoft 365.
El equipo de inteligencia artificial, según organizaciones externas como la Universidad de Stanford, ha logrado o alcanzará la paridad humana en la comprensión del lenguaje, la traducción del lenguaje, la síntesis del habla, la comprensión lectora y el reconocimiento de objetos.
Hace un año, los modelos más grandes tenían mil millones de parámetros; el proyecto prevé modelos futuros con parámetros de billones.
IA responsable
Una cosa es usar toda esta superpotencia de inteligencia informática, pero otra es hacerlo de manera responsable.
El uso cada vez mayor de estos sistemas ha expuesto sus consecuencias a la privacidad y la discriminación.
Últimamente escuchamos mucho sobre la ética de la IA, y Microsoft la ha convertido en un punto destacado de Build 2020.
También hay un motivo empresarial para preocuparse por la ética de la IA: la confianza del cliente.
Los objetivos de la iniciativa de aprendizaje automático responsable de Mcirosoft son "comprender, proteger y controlar" los datos recopilados por los sistemas de inteligencia artificial.
La comprensión incluye detectar y mitigar la injusticia.
La protección implica proteger la privacidad con cifrado y el control implica registros de auditoría documentados para el cumplimiento normativo.
Microsoft ha lanzado el kit de herramientas InterpretML para ayudar con el componente de comprensión, Fairlearn para evaluar la equidad del modelo y el nuevo kit de herramientas de privacidad diferencial WhiteNoise para proteger la privacidad.
Este último utiliza una técnica interesante de inyectar ruido estadístico en los datos para ocultar los datos privados.
El comité AETHER (IA y ética en ingeniería e investigación) de la empresa ha reunido un conjunto completo de principios de IA responsable para las organizaciones que se están moviendo hacia la tecnología de IA.
Y si eso no es un acrónimo suficiente para usted, Microsoft también tiene un grupo FATE (Equidad, Responsabilidad, Transparencia y Ética en AI) que se enfoca en el uso ético de AI.
Kevin Scott, director técnico de Microsoft, con la supercomputadora de inteligencia artificial de Microsoft.
(Arte de Craighton Berman) En los últimos años, Microsoft ha redoblado sus esfuerzos para llevar la tecnología de inteligencia artificial a Azure para que los desarrolladores la utilicen en sus proyectos.
Los servicios cognitivos como la visión, el lenguaje y la toma de decisiones son las piedras angulares de las ofertas.
El último hito en Azure AI es la quinta supercomputadora más grande del mundo (divulgada públicamente), construida en colaboración con OpenAI, una innovadora compañía de inteligencia artificial con sede en San Francisco fundada en 2015.
Financiada con una inversión de $ 1 mil millones de Microsoft, OpenAI ha producido una mente bonita proyectos increíbles, incluida la música sorprendentemente creíble generada por IA en varios estilos con su proyecto Jukebox.
"Si pudiéramos diseñar nuestro sistema de sueños, ¿cómo sería?" preguntó Sam Altman, CEO de OpenAI.
"Microsoft pudo construirlo".
En términos de especificaciones de hardware, la supercomputadora consta de "más de 285.000 núcleos de CPU, 10.000 GPU y 400 gigabits por segundo de conectividad de red para cada servidor de GPU", escribió Microsoft en una publicación de blog.
Este no es el primer anuncio de una supercomputadora de inteligencia artificial que ha hecho Microsoft.
En la conferencia Ignite de 2016 de la compañía, se discutió lo que Satya Nadella llamó "la primera supercomputadora de inteligencia artificial en acción" que ejecuta redes neuronales profundas.
“Se trata de poder hacer cien cosas interesantes en el procesamiento del lenguaje natural a la vez y cien cosas interesantes en la visión por computadora, y cuando comience a ver combinaciones de estos dominios perceptivos, tendrá nuevas aplicaciones que son difíciles incluso imaginar ahora mismo ”, dijo Kevin Scott, director técnico de Microsoft.
Pero los nuevos modelos de software pueden ser tan importantes como el anuncio masivo de hardware nuevo.
De hecho, algunas de las capacidades parecen acercarse a la capacidad cognitiva humana.
Algunos modelos de ejemplo mencionados en el blog de inteligencia artificial de Microsoft incluyen "resumir un discurso extenso, moderar contenido en chats de juegos en vivo [and] encontrar pasajes relevantes en miles de archivos legales ".
Estos son posibles mediante el uso de un modelo de aprendizaje automático más grande y complejo en contraposición a los modelos más típicos que apuntan a un objetivo específico, como identificar un objeto en una imagen.
Uno de estos modelos de inteligencia artificial más grandes es Turing-NLG de Microsoft, un modelo de generación de lenguaje natural de 17 mil millones de parámetros.
Otros proyectos de la iniciativa AI at Scale de la compañía incluyen una computadora planetaria que se enfoca en la sustentabilidad, y una que aprende de una combinación de imágenes, texto y video en un proyecto llamado Oscar: capacitación previa alineada con semántica de objetos para tareas de lenguaje y visión.
Microsoft utiliza parte de esta tecnología en sus propios productos, incluidas las sugerencias de estilo de Word, los resultados de Bing e incluso para la gestión de riesgos en oficinas que utilizan Microsoft 365.
El equipo de inteligencia artificial, según organizaciones externas como la Universidad de Stanford, ha logrado o alcanzará la paridad humana en la comprensión del lenguaje, la traducción del lenguaje, la síntesis del habla, la comprensión lectora y el reconocimiento de objetos.
Hace un año, los modelos más grandes tenían mil millones de parámetros; el proyecto prevé modelos futuros con parámetros de billones.
IA responsable
Una cosa es usar toda esta superpotencia de inteligencia informática, pero otra es hacerlo de manera responsable.
El uso cada vez mayor de estos sistemas ha expuesto sus consecuencias a la privacidad y la discriminación.
Últimamente escuchamos mucho sobre la ética de la IA, y Microsoft la ha convertido en un punto destacado de Build 2020.
También hay un motivo empresarial para preocuparse por la ética de la IA: la confianza del cliente.
Los objetivos de la iniciativa de aprendizaje automático responsable de Mcirosoft son "comprender, proteger y controlar" los datos recopilados por los sistemas de inteligencia artificial.
La comprensión incluye detectar y mitigar la injusticia.
La protección implica proteger la privacidad con cifrado y el control implica registros de auditoría documentados para el cumplimiento normativo.
Microsoft ha lanzado el kit de herramientas InterpretML para ayudar con el componente de comprensión, Fairlearn para evaluar la equidad del modelo y el nuevo kit de herramientas de privacidad diferencial WhiteNoise para proteger la privacidad.
Este último utiliza una técnica interesante de inyectar ruido estadístico en los datos para ocultar los datos privados.
El comité AETHER (IA y ética en ingeniería e investigación) de la empresa ha reunido un conjunto completo de principios de IA responsable para las organizaciones que se están moviendo hacia la tecnología de IA.
Y si eso no es un acrónimo suficiente para usted, Microsoft también tiene un grupo FATE (Equidad, Responsabilidad, Transparencia y Ética en AI) que se enfoca en el uso ético de AI.
