Los rápidos avances en el campo de la inteligencia artificial( IA) están demostrando el papel indispensable de esta tecnología. Los expertos en seguridad nacional se centran ahora en el impacto de la IA en las estrategias de defensa. Una figura destacada en este campo es Paulo Shakarian, famoso por su experiencia en IA simbólica y sistemas eurosimbólicos, que son formas avanzadas de IA. Shakarian, dedicado a satisfacer las complejas necesidades de las organizaciones de seguridad nacional, ha sido seleccionado para participar en AIForward, una iniciativa de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos( DARPA) cuyo objetivo es explorar nuevas direcciones de investigación en IA para desarrollar sistemas fiables para misiones de seguridad nacional. Shakarian, profesora asociada de informática en la Escuela de Informática e Inteligencia Aumentada de la Escuela de Ingeniería IraA. Fulton de la Universidad Estatal de Arizona, ha sido invitada a participar en el AIForward, que consta de dos talleres. El primero fue una reunión virtual celebrada a principios de este verano, y el segundo será un acto presencial que tendrá lugar en Boston del 31 de julio al 2 de agosto. Shakarian colaborará con otros 100 asistentes para impulsar la iniciativa de DARPA, que explora nuevas direcciones de investigación de la IA con implicaciones para tareas relacionadas con la defensa, como los sistemas autónomos, las plataformas de inteligencia, la planificación militar, el análisis de macrodatos y la supervisión informática. Durante el taller de Boston, Shakarian contará con la presencia de Nakul Gopalan, profesor adjunto de Ciencias de la Computación, que también explicará cómo su investigación sobre la comunicación entre robots y humanos puede contribuir a los objetivos de DARPA. debatirá con un grupo selecto de investigadores sobre la intersección de la Inteligencia Artificial y la seguridad, con el objetivo de desarrollar soluciones de seguridad para el Departamento de Defensa de EE. UU. También explorará las tendencias actuales de la investigación en este campo y anticipará futuros retos. Además de su participación en el programa AIForward, Shakarian está preparando la publicación de un nuevo libro en septiembre de 2023 titulado" Neuro- symbolicReasoningandLearning"( Razonamiento y aprendizaje neurosimbólico), que abordará los últimos cinco años de investigación en el campo de la Inteligencia Artificial neurosimbólica y ofrecerá información sobre los últimos avances en este campo. Pregunta: ¿ Podría explicarnos en qué se centra su investigación sobre la Inteligencia Artificial simbólica y los sistemas neuro- simbólicos? Respuesta: En lo que respecta a la inteligencia artificial simbólica y los sistemas eurosimbólicos, hay que tener en cuenta el estado actual de la inteligencia artificial, dominado principalmente por las redes neuronales de aprendizaje profundo, que han experimentado notables avances en la última década, sobre todo en áreas como el reconocimiento de imágenes y la generación de lenguaje. Además, estos sistemas carecen de modularidad, ya que se entrenan de principio a fin, lo que dificulta su modificación una vez entrenados. En los sistemas complejos del Departamento de Defensa, como la evaluación de la seguridad de los componentes individuales de un avión durante su montaje, la modularidad es esencial, Otro problema es la incapacidad de las redes neuronales para imponer restricciones, como la de evitar conflictos entre varias aeronaves que comparten un mismo espacio aéreo. La inteligencia artificial simbólica, que lleva más tiempo funcionando que las redes neuronales, no necesita grandes cantidades de datos para aprender, pero no ha alcanzado la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales. Encasosconrequisitosdegranseguridad, comola defensa, la industria aeroespacial y la conducción autónoma, es necesario acumular grandes cantidades de datos teniendo en cuenta las restricciones de seguridad, la modularidad y la capacidad de explicación. Pregunta: ¿ Podría explicarnos cuáles son sus proyectos de investigación actuales y en qué se centra su laboratorio? Con el tema de las redes neuronales, hemos sido testigos del desarrollo de excelentes herramientas informáticas, como PyTorch y TensorFlow, que facilitan la implementación de redes neuronales. En el desarrollo de PyReason, mis colaboradores y yo nos propusimos crear una plataforma lógica robusta diseñada explícitamente para trabajar con sistemas de aprendizaje automático. Hemos obtenido varias subvenciones atractivas para este proyecto y los investigadores han descargado el software, que se ha convertido en nuestro principal objetivo. Nuestro objetivo es crear una herramienta potente que elimine la necesidad de volver a implementar repetidamente los componentes lógicos existentes. PyReason ofrece una plataforma lógica madura y relativamente libre de errores para facilitar la investigación en este campo. Pregunta: ¿ Qué le atrajo inicialmente de la ingeniería y le motivó a seguir trabajando en este campo?

Después de la secundaria, asistí a la Academia Militar de los Estados Unidos en WestPoint y posteriormente me convertí en oficial militar de la Primera División Blindada del Ejército de los Estados Unidos. Realicé dos giras en Irak y, durante la segunda, mi unidad me asignó a DARPA como asesor para una misión temporal de tres meses, lo que me permitió ver cómo algunos de los científicos del país aplicaban la IA para resolver problemas de defensa críticos. Con experiencia en inteligencia militar y en unidades de infantería y armamento, fui testigo de primera mano de cómo los activos de inteligencia apoyaban nuestras operaciones. Inspirado por las posibilidades, me inscribí en un programa especial para cursar una licenciatura centrada en Inteligencia Artificial e impartí clases en West Point. Tras cumplir el servicio militar, me incorporé al cuerpo docente de la Universidad de Arizona en 2014. Pregunta: Comoinvestigadorprofesionalenestecampo, enmarcadelaspreocupacionesmediáticasque rodean a la Inteligencia Artificial, ¿ creequeestamospresenciandoaplicacionesverdaderamentetransformadorasenvariasindustrias? Respuesta: Sí, yo también lo creo. El impacto de las redes neuronales evolutivas en el reconocimiento de imágenes, con aplicaciones integradas en teléfonos inteligentes, cámaras de seguridad, etc. Es probable que veamos algo parecido con los grandes modelos lingüísticos. Empresas como Google y OpenAI están llevando a cabo numerosas pruebas para resolver estos posibles problemas, pero es imposible probar todos los escenarios posibles. No obstante, esperamos que en los próximos años se produzca una expansión de la ventana contextual de los grandes modelos lingüísticos, lo que permitirá un mayor volumen de datos y mejorará la formación y la utilización. Los grandes modelos lingüísticos desempeñan un papel fundamental en la generación de código informático, un resultado potencialmente transformador. Una escritura de código más rápida permite una innovación más rápida. Estos modelos seguirán potenciando a los investigadores como motores de innovación, especialmente en Estados Unidos, donde estas herramientas están fácilmente disponibles. Pregunta: En lo que respecta a la seguridad nacional, ¿ prevé que las aplicaciones de la IA sean visibles para el público en general, como los vehículos autónomos en las carreteras, o permanecerán principalmente entre bastidores? Respuesta: Cuando trabajaba en mi empresa de nueva creación, aprendí la importancia de introducir soluciones de inteligencia artificial que la gente entendiera en su vida cotidiana. Sin embargo, una excepción a esta tendencia es ChatGPT, que ha tenido un impacto transformador. A pesar de ello, tengo dudas sobre si nuestras interfaces actuales seguirán siendo el principal modo de interacción con la IA. OpenAI también comparte esta perspectiva. Espero que se sigan desarrollando tecnologías como ChatGPT para integrarlas mejor en nuestros flujos de trabajo habituales. Por ejemplo, el uso de ChatGPT requiere actualmente cambiar a una nueva ventana, iniciar sesión y esperar una respuesta. Si sólo necesita redactar un breve mensaje de correo electrónico, es posible que estos pasos no merezcan la pena, lo que conduce a una menor utilización de esta impactante herramienta. SiChatGPT se integrara más fácilmente en los procesos existentes, su uso e impacto serían diferentes. Se trata de una tecnología increíblemente atractiva, razón por la cual se lanzó inicialmente en un formato de chat sencillo y externo.