¿Cuál es el enfoque de Microsoft hacia la IA?
En Microsoft, creemos que la inteligencia artificial (IA) es la tecnología que define nuestro tiempo.
Hemos estado a la cabeza de la investigación de vanguardia en IA y hemos integrado estas tecnologías de IA poderosas e innovadoras en nuestros productos y servicios para ayudar a los clientes a hacer más. Microsoft AI, con tecnología de Azure, brinda miles de millones de experiencias inteligentes todos los días en Windows, Xbox, Microsoft 365, Teams, Azure AI, Power Platform, Dynamics 365 y Microsoft Defender.
Nuestras herramientas y tecnologías de IA están diseñadas para beneficiar a todos en todos los niveles de cada organización. Se utilizan en lugares de trabajo, oficinas en el hogar, instituciones académicas, laboratorios de investigación e instalaciones de fabricación en todo el mundo, y ayudan a todos, desde científicos y vendedores hasta agricultores, desarrolladores de software y profesionales de la seguridad.
Hemos realizado grandes inversiones en IA porque somos optimistas sobre lo que puede hacer para ayudar a las personas, la industria y la sociedad, y porque estamos comprometidos a unir la tecnología y las personas para hacer realidad las promesas de la IA de manera responsable.
Para obtener más información sobre el trabajo de Microsoft con la IA, lean sobre:
- Nuestro enfoque para usar la IA de manera responsable
- Nuestro enfoque sobre la investigación en IA
- Nuestro enfoque sobre la infraestructura de IA
- Nuestro enfoque sobre usar la IA para el bien social
Nuestro enfoque para usar la IA de manera responsable
Microsoft cree que cuando crea tecnologías poderosas, también debes asegurarte de que la tecnología se desarrolle y use de manera responsable. Estamos comprometidos con una práctica de IA responsable por diseño, guiada por un conjunto básico de principios: equidad, confiabilidad y seguridad, privacidad y seguridad, inclusión, transparencia y responsabilidad.
Microsoft pone en práctica estos principios en toda la empresa para desarrollar e implementar IA que tendrá un impacto positivo en la sociedad.
“Con las medidas de seguridad adecuadas, la tecnología de vanguardia puede introducirse de forma segura en el mundo para ayudar a las personas a ser más productivas y resolver algunos de nuestros problemas sociales más apremiantes”, dice Natasha Crampton, directora responsable de IA de Microsoft.
Los sistemas de IA son el producto de muchas decisiones diferentes tomadas por quienes los desarrollan e implementan. Desde el propósito del sistema hasta cómo las personas interactúan con los sistemas de IA, debemos guiar estas decisiones hacia resultados beneficiosos y equitativos.
“De eso se trata nuestra práctica de IA responsable por diseño”, dice Crampton. “Nos aseguramos de que las consideraciones de IA responsable se aborden en las primeras etapas del diseño del sistema y luego a lo largo de todo el ciclo de vida, de modo que los controles y las mitigaciones apropiados se integren en el sistema que se construye, no al final”.
Este enfoque no elimina todos los riesgos, y el compromiso de escuchar, aprender y mejorar es primordial. Pero alienta a los desarrolladores a ser claros sobre cualquier limitación, tener en cuenta los usos previstos y los posibles usos indebidos, y pensar de manera amplia sobre cómo asegurar los beneficios de un sistema y protegerse contra sus riesgos.
Creemos que los esfuerzos proactivos y de autorregulación de las empresas responsables ayudan a allanar el camino para estas nuevas leyes, pero reconocemos que no todas las organizaciones adoptarán prácticas responsables de forma voluntaria.
De manera reciente, el presidente de Microsoft, Brad Smith, describió la importancia de que la empresa redoble sus esfuerzos para enfrentar el momento actual de la IA, e incluso pidió una política reflexiva.
“Los países y las comunidades deberán usar procesos democráticos de elaboración de leyes para participar en conversaciones de toda la sociedad sobre dónde se deben trazar los límites para garantizar que las personas tengan protección bajo la ley”, escribió Smith.
“Las regulaciones efectivas de IA deben centrarse en las aplicaciones de mayor riesgo y centrarse en los resultados y ser duraderas frente a las tecnologías que avanzan de manera rápida y las cambiantes expectativas sociales. Para difundir los beneficios de la IA de la manera más amplia posible, los enfoques regulatorios en todo el mundo deberán ser interoperables y adaptables, al igual que la propia IA”, agregó.
Microsoft cree que los procesos legislativos democráticos son una parte vital de un diálogo global con la industria, la academia y la sociedad civil para crear normas basadas en principios y prácticas que aseguren que las organizaciones desarrollen e implementen IA de manera responsable.
Como parte de este proceso, nos comprometemos a compartir a nivel público los aprendizajes y las mejores prácticas de la empresa, junto con las herramientas que guían nuestros esfuerzos. Esto incluye nuestro Estándar de IA responsable, un marco para traducir nuestros principios de alto nivel en una guía práctica para nuestros equipos de ingeniería.
Como todas las tecnologías transformadoras, somos conscientes de que la IA tiene sus riesgos. Algunas personas usarán esta tecnología para explotar los defectos de la naturaleza humana, atacar a las personas con información falsa, socavar la democracia y causar daño. Necesitamos planificar y mitigar estos riesgos.
Microsoft ha trabajado en su esfuerzo de IA responsable entre empresas y entre disciplinas durante más de seis años, para crear una base sólida sobre la cual seguir con la construcción para el futuro. Tenemos los ojos claros sobre la necesidad de continuar nuestro avance con urgencia, para seguir el ritmo de la rápida evolución de la tecnología y las cambiantes expectativas de la sociedad.
“De manera fundamental, nuestro trabajo de IA se basa en la misión de nuestra empresa de ayudar a todas las personas y organizaciones del planeta a lograr más”, dice Crampton, “y está respaldado por nuestro firme compromiso con el desarrollo y uso responsable de la IA”.
Nuestro enfoque sobre la investigación en IA
Durante más de 30 años, Microsoft Research ha avanzado en las bases de la computación y en la traducción de nuevos conocimientos científicos en tecnologías innovadoras para crear valor para nuestros clientes y un amplio beneficio para la sociedad.
Nuestros investigadores colaboran entre disciplinas, instituciones y geografías para ofrecer avances de vanguardia en visión, habla, lenguaje, toma de decisiones y aprendizaje automático. Han sido pioneros en avances de IA en reconocimiento de voz conversacional, traducción automática, subtitulado de imágenes, comprensión del lenguaje natural y respuesta a preguntas de sentido común.
Los esfuerzos recientes se han centrado en el desarrollo de modelos a gran escala que pueden procesar información de formas cada vez más sofisticadas y, al mismo tiempo, volverse más naturales e intuitivos de usar. Los avances en el aprendizaje profundo, junto con los conjuntos de datos a escala de Internet y los recursos de supercomputación de IA cada vez más potentes de Microsoft Azure, han hecho posible la creación de modelos de IA que realizan una amplia gama de tareas en muchas aplicaciones diferentes.
“La IA a gran escala ha comenzado a cambiar el panorama de la investigación informática”, dice Ashley Llorens, vicepresidenta y directora general de Microsoft Research. “A medida que nos orientamos en torno a ese cambio, verán nuevas fronteras que avanzan en nuestra comprensión de la inteligencia humana y de las máquinas y cómo pueden cruzarse y reforzarse entre sí de formas nuevas y profundas”.
Nuestra investigación ha jugado un papel clave en la evolución de las arquitecturas de modelos y la creación de tecnología de IA que es más eficiente y más adaptable en una gama aún más amplia de tareas.
Los investigadores de Microsoft han trabajado en estos problemas durante años, han desarrollado experiencia en áreas como la computación paralela que permite a las personas entrenar de manera más rápida modelos de aprendizaje automático a una escala sin precedentes. Esto ha llevado a innovaciones como DeepSpeed, una biblioteca de optimización de aprendizaje profundo de código abierto para capacitación distribuida que fue desarrollada por Microsoft Research y ahora es utilizada por la comunidad informática más amplia.
También nos enfocamos en brindar valor y resolver problemas del mundo real a través de los productos y servicios de Microsoft. Project FarmVibes, por ejemplo, fusiona IA y datos para ofrecer herramientas de código abierto que pueden ayudar a los agricultores a adoptar prácticas agrícolas sustentables. Y la Iniciativa de Investigación Climática de Microsoft proporciona nuestras capacidades informáticas y de investigación a un equipo de científicos multidisciplinarios que trabajan juntos para abordar el cambio climático.
Nuestra nueva organización AI4Science se centra en aplicar el aprendizaje profundo a las ciencias naturales para modelar y predecir fenómenos naturales y ayudar a abordar problemas críticos como el cambio climático, la energía verde y el descubrimiento farmacéutico. Nuestros equipos de proyecto, que incluyen un colectivo global de investigadores e ingenieros, exploran un nuevo enfoque para el aprendizaje automático, para generar datos de entrenamiento mediante la simulación de fenómenos naturales a partir de ecuaciones fundamentales en lugar de utilizar conjuntos de datos de Internet.
Esto podría permitir a los investigadores comprender y predecir fenómenos naturales a escalas que van desde cuántica a galáctica y, a su vez, impulsar avances como el descubrimiento de nuevos materiales que pueden eliminar el carbono de la atmósfera, dice Llorens.
“Al final del día, nos enfocamos en ampliar las fronteras de manera que mejoren la experiencia humana e impacten de manera positiva a la sociedad en su conjunto”, dice.
“Para lograr esto, necesitaremos participar como parte de la comunidad de investigación global y desafiar de manera continua nuestras suposiciones sobre lo que es posible. Eso es lo que producirá los avances futuros que necesitamos”.
Nuestro enfoque sobre la infraestructura de IA
Con una creciente confianza en la IA y las empresas que buscan hacer más con menos, los clientes buscan un socio de confianza para agilizar la adopción y aplicar de manera rápida la inteligencia en todas las cargas de trabajo para mejorar las operaciones, impulsar la eficiencia y reducir los costos. Hace más de una década, pronosticamos este crecimiento exponencial de la demanda de sistemas de IA y comenzamos a construir una infraestructura informática especial para manejarlo.
En la actualidad, la plataforma de IA de Microsoft, Azure AI, ofrece una infraestructura optimizada y diseñada de manera específica para ejecutar grandes modelos de IA que marcan el comienzo de una nueva era de productividad y creatividad. Gracias a nuestras inversiones, podemos ofrecer una amplia gama de productos impulsados por IA que se adaptan a las necesidades de nuestros clientes y también ofrecen el mejor rendimiento y escalabilidad de su clase para las cargas de trabajo de inferencia y capacitación de IA más intensivas en cómputo.
Nuestro diseño de arquitectura único combina las unidades de procesamiento de gráficos, o GPU, más rápidas disponibles en el mercado junto con una arquitectura de red que encadena miles de GPU para permitir el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA a escala.
“Tener miles de GPU con interconexión de alto ancho de banda permite todo lo demás desde allí”, dice Eric Boyd, vicepresidente corporativo de Microsoft para AI Platform.
Las organizaciones grandes y pequeñas ya desarrollan soluciones de IA de Azure porque pueden lograr más a escala, más fácil, con la privacidad, la seguridad y las protecciones de IA responsables adecuadas a nivel empresarial que ofrece Azure.
Nos hemos comprometido a convertir a Azure en una supercomputadora de IA para el mundo, para servir como base de nuestra visión para democratizar la IA como plataforma. Microsoft empujó la frontera de la tecnología de supercomputación en la nube, al anunciar nuestra primera supercomputadora entre las 5 mejores en 2020 y, más adelante, construir múltiples sistemas de supercomputación de IA a gran escala.
También ajustamos nuestra capacidad de infraestructura optimizada para IA, diseñada de manera especial en asociación con OpenAI para entrenar e implementar la familia de modelos de OpenAI para el avance de la investigación y la producción de desarrolladores. Esta infraestructura ahora está disponible para todos los clientes de Azure.
“Cuando otras personas acuden a nosotros, podemos brindarles, de manera literal, el mismo estilo de infraestructura que usamos para OpenAI, porque esa es ahora la forma estándar en que lo hacemos”, dice Boyd.
El servicio Azure OpenAI de Microsoft proporciona a las empresas y los desarrolladores modelos de IA de alto rendimiento, como GPT-3.5, Codex y DALL∙E 2, a escala de producción con un tiempo de actividad líder en la industria. Este es el mismo servicio de producción que usamos para potenciar los modelos de IA en nuestros propios productos, incluidos GitHub Copilot, Power Platform y el recién anunciado Microsoft Designer y la búsqueda impulsada por IA en Bing y Edge.
Continuamos con la evolución de nuestra infraestructura de IA en función de los comentarios y las ideas de la capacitación y el servicio de modelos de IA a escala. Nuestros equipos trabajan en conjunto con socios de la industria en el diseño de GPU, redes y centros de datos que están optimizados para cargas de trabajo de IA.
“Microsoft continúa a la vanguardia y los clientes pueden aprovechar todos los beneficios de eso”, dice Boyd. “Obtienen la mejor infraestructura de capacitación, el mejor software, la mejor red: todas estas cosas combinadas brindan la mejor experiencia”.
Nuestro enfoque sobre usar la IA para el bien social
Microsoft cree que la IA puede ayudar a las personas a enfrentar algunos de los mayores desafíos globales de la sociedad. Nuestra iniciativa AI for Good proporciona financiamiento, tecnología y experiencia para ayudar a las personas y las organizaciones sin fines de lucro a acelerar el progreso en campos como la accesibilidad, la alfabetización digital y la equidad, la sustentabilidad y el cambio climático, los derechos humanos y la resiliencia, las disparidades en la salud, la inseguridad alimentaria, la ciberseguridad y otros.
“Hay problemas en los que la IA está en una posición única para ayudar, en los que la IA no es solo otra solución, sino la única solución”, dice Juan Lavista Ferres, científico de datos en jefe de Microsoft y director de AI for Good Lab.
Uno de esos proyectos, por ejemplo, implica mapear todos los lugares donde viven los humanos para comprender mejor los riesgos de desastres naturales y guiar los esfuerzos de preparación. Otro incluye el mapeo de los techos de los edificios en la India, anotar los materiales de los que están hechas las estructuras para ayudar a los equipos de desastres a priorizar aquellos que tienen más probabilidades de fallar en ciertos tipos de desastres. Otro más mapea todas las instalaciones de energía renovable en todo el mundo para ayudar a mostrar el impacto de los parques solares y eólicos.
“Una persona pasaría 400 años en mirar imágenes satelitales y entender si los humanos viven allí o no, pero la IA puede hacer esto en una hora”, dice Lavista Ferres. “Estos modelos de IA facilitan que las personas obtengan toda la información en un solo lugar, y desde allí los humanos pueden tomar las decisiones necesarias”.
AI for Good Lab de Microsoft es un laboratorio de investigación aplicada y visualización de datos que aprovecha el poder de los grandes datos y la tecnología de nube de Azure. Su equipo de científicos de datos trabaja con socios estratégicos y expertos académicos, organizaciones sin fines de lucro y gobiernos no solo para ayudar a abordar preocupaciones globales críticas, sino también para medir mejor el progreso de los esfuerzos en curso e identificar brechas donde la ayuda podría ser útil.
Los proyectos son tan variados como los problemas y combinan los esfuerzos de Microsoft con los de nuestros socios.
Por ejemplo, el programa AI for Health invierte en investigaciones dirigidas por instituciones como Fred Hutchinson Cancer Research Center, IRIS, Novartis Foundation y Seattle Children’s Research Institute. Estos esfuerzos hacen que la atención médica sea más asequible, en especial en lugares donde los médicos son pocos y las necesidades médicas son grandes.
Aunque vemos un gran potencial en la asistencia de AI para ayudar a resolver algunos de los problemas más apremiantes del mundo, también reconocemos las limitaciones de la tecnología. Es importante trabajar en cuestiones morales y éticas para cada proyecto, dice Lavista Ferres, en especial para asegurarse de que los modelos obtengan suficientes datos de suficientes lugares y no dejen a nadie fuera, por ejemplo, asegurarse de que todos los colores de piel estén representados para una aplicación que detecta el cáncer de piel.
“Cuando entrenas un modelo de IA, podrá generalizar a partir de los datos que tienes, pero no de los datos que no tienes, por lo que cualquier sesgo puede generar problemas”, dice. “Tener humanos en el circuito es el elemento clave. Buscamos soluciones que puedan beneficiar a todos, no solo a grupos particulares de la población”.