Dr. Danny Lange, Vicepresidente Senior de Inteligencia Artificial en Unity Technologies – Serie de Entrevistas

Dr. Danny B. Lange es Vicepresidente de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en Unity Technologies. Anteriormente, Danny fue Jefe de Aprendizaje Automático en Uber, donde lideró un esfuerzo para construir la plataforma de Aprendizaje Automático más versátil del mundo para apoyar el crecimiento rápido de Uber.

¿Qué te atrajo inicialmente a la Inteligencia Artificial?

Construí y programé computadoras desde muy joven y me fascinó inmediatamente la idea de hacer que estos sistemas fueran autónomos. Lo que me cautiva sobre la autonomía es el desafío que enfrenta un desarrollador para superar los obstáculos en la creación de un sistema hecho de secuencias de código rígido que pueda responder de manera segura a circunstancias impredecibles y nunca antes vistas. El campo de la Inteligencia Artificial (IA) ha proporcionado a lo largo de los años herramientas cada vez más poderosas, desde la programación orientada a objetos, la inferencia basada en reglas, hasta el aprendizaje automático y, más recientemente, el aprendizaje profundo. Es el aumento de las capacidades de estas tecnologías lo que impulsa el progreso rápido en el campo de la IA.

Has sido un líder en este espacio durante muchos años, como Gerente General de Aprendizaje Automático en Amazon (AMZN ) y Jefe de Aprendizaje Automático en Uber. ¿Cuáles son algunas de las lecciones que has aprendido de estas experiencias pasadas?

El aprendizaje automático es una tecnología verdaderamente transformadora, pero para realizar su potencial al máximo, es necesario llevarlo a todos los rincones de la empresa. Repetidamente, el aprendizaje automático ha demostrado su capacidad para crear optimizaciones inimaginables y elevar las operaciones comerciales a niveles que no pueden lograrse mediante procesos humanos ordinarios solos. Sin embargo, la verdadera disrupción solo ocurre cuando una masa crítica de procesos comerciales se operan de esta manera. Lo que las organizaciones como Amazon y Uber han demostrado claramente es que si hacemos que los sistemas de aprendizaje automático sean ampliamente accesibles y disponibles para cada equipo, experimentamos una adopción generalizada que inevitablemente conduce a un ciclo virtuoso de mejoras continuas en el negocio en general, a medida que se produce un efecto de red.

Has sido el Vicepresidente de IA en Unity Technologies desde 2016. ¿Qué fue lo que te gustó de la visión de esta empresa?

Unity es un lugar fantástico para el entusiasta de la IA. Tenemos una cultura notable de resolver problemas difíciles para nuestros clientes, con la IA siendo uno de los desafíos más poderosos que puedo imaginar. Nuestro liderazgo está comprometido con impulsar y dirigir el futuro de la IA. Tenemos las tecnologías, los recursos, los clientes y los socios para hacerlo. No puedo imaginar un mejor lugar para trabajar en cambiar el mundo.

Hablas con frecuencia sobre la importancia de los datos sintéticos, ¿podrías explicarnos qué son exactamente?

Los datos sintéticos se crean mediante un algoritmo en lugar de capturarse del mundo real. Un motor de renderizado 3D en tiempo real con un emulador de física realista es la herramienta ideal para crear datos de entrenamiento sintéticos realistas para una amplia variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento de objetos en sistemas de visión por computadora hasta la planificación de trayectorias para robots de navegación.

¿Qué hace que los datos sintéticos sean tan importantes a la hora de construir sistemas de aprendizaje automático?

He llamado en muchas ocasiones a Unity el biodomo perfecto de IA. Y es cierto. Trabajar con IA en el mundo real y utilizar datos del mundo real puede ser francamente aterrador. ¿Tengo que mencionar vehículos autónomos en las calles de San Francisco o sistemas de reconocimiento facial desplegados en espacios públicos? Hay preocupaciones sobre la seguridad, el sesgo siempre acecha y las preocupaciones sobre la privacidad a menudo chocan con casos de uso comunes. Y luego está la escasez y el alto costo asociados con la recopilación de los datos de entrenamiento necesarios. Con Unity, hemos democratizado la creación de datos y también tienes acceso a un sistema interactivo para simular interacciones avanzadas en un entorno virtual. Dentro de Unity, puedes desarrollar los sistemas de control para un vehículo autónomo sin el riesgo de golpear e injuriar a alguien.

¿Puedes hablar sobre cómo Unity Simulation puede ayudar a las empresas con la generación de datos sintéticos?

Con Unity Simulation, hemos tomado un motor de renderizado 3D en tiempo real diseñado para el consumo humano, ya sea para juegos, cine o ingeniería, y lo hemos convertido en una instancia optimizada para la nube que no solo ejecuta a velocidades de cuadro inimaginables, sino que también permite escalar a miles de instancias que se ejecutan en paralelo. De esta manera, Unity Simulation permite a los desarrolladores generar experiencias para sus sistemas de IA a una velocidad mucho mayor que la del reloj. Hasta hace poco, este nivel de generación de datos solo estaba disponible para unas pocas corporaciones privilegiadas, pero con Unity Simulation, hemos nivelado verdaderamente el campo de juego.

Recientemente, Unity se ha asociado con el Instituto de Modelado de Enfermedades (IDM) para construir simulaciones 3D en tiempo real que modelan la propagación del COVID-19. ¿Puedes hablar sobre cómo Unity Simulation puede simular efectivamente la propagación del COVID-19?

La simulación por computadora se ha utilizado durante décadas por investigadores, ingenieros, solucionadores de problemas y formuladores de políticas en muchos campos, incluyendo el estudio de enfermedades infecciosas. Unity Simulation permite una simulación espacial en tiempo real especial que se puede escalar en la nube para estudiar de manera holística sistemas grandes, complejos y inciertos. Construimos un proyecto de demostración simplificado para simular la propagación del coronavirus en una tienda de comestibles ficticia y exploramos el impacto que la política de la tienda tiene en las tasas de exposición. Al ejecutar decenas de miles de simulaciones, pudimos identificar los comportamientos y políticas que parecían tener el mayor impacto en la propagación de esta terrible enfermedad infecciosa.

Recientemente, has estado hablando mucho sobre la Inteligencia Artificial General (IAG). ¿Puedes explicar qué es el comportamiento emergente y por qué es importante para el desarrollo de la IAG?

En solo 100,000 años, la raza humana pasó de sobrevivir recogiendo bayas en la naturaleza a poner a una persona en la luna. Sabemos por la arqueogenética que el cerebro humano no ha cambiado significativamente durante ese período de tiempo. Puedes decir que no hubo mejoras significativas en el hardware del procesador. Entonces, ¿qué fue lo que cambió? La clave debería estar en nuestra capacidad para lograr algo juntos. Usamos el término comportamiento emergente de un sistema que no depende de sus partes individuales, sino de sus relaciones entre sí. El comportamiento emergente no puede anticiparse investigando las partes individuales de un sistema. Solo puede predecirse entendiendo las relaciones entre las partes. Los sistemas emergentes se caracterizan por la observación de que el todo es más grande que la suma de las partes. Mientras que he mostrado repetidamente ejemplos entretenidos de comportamiento emergente en sistemas de agentes múltiples relativamente simples, solo imagina qué sucederá cuando tengas una multitud de sistemas de IA colaborando a la velocidad de la luz.

¿Crees que hay posibilidad de que podamos lograr la IAG en la próxima década?

En cuanto a la IAG, debemos recordar que se trata de un viaje y no de un destino. Nadie sabe exactamente cuándo ocurrirá la IAG, ya que no será en un momento específico en el tiempo, sino un cambio gradual a lo largo del tiempo. Es en la naturaleza de la IAG que será difícil para los humanos determinar exactamente cuán inteligente es un sistema en un momento dado. Mirando el progreso realizado en la última década, estoy seguro de que esta década nos traerá mucho progreso interesante hacia la IAG.

¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Unity Technologies?

En Unity, seguimos viéndonos a nosotros mismos impulsando el futuro de la IA y desempeñando un papel significativo en el avance de las tecnologías de IA. Nuestra relación con DeepMind es una clara demostración de que nuestra tecnología es el entorno perfecto para que los investigadores y desarrolladores puedan empujar de manera segura los límites de la IA. Estamos preparándonos para apoyar a nuestros clientes y socios en la creación de entornos virtuales que operen a una escala nunca antes vista para resolver los desafíos de mañana, ya sea el cambio climático, la logística o los desafíos de salud.

Gracias por la increíble entrevista, disfruté aprendiendo sobre Unity y tus puntos de vista sobre la IAG. Cualquiera que desee aprender más puede visitar Unity Technologies.