Google Brain

Con investigaciones y proyectos como Google Brain, el gigante de internet va un paso adelante en el campo de la inteligencia artificial, sin embargo, los alcances que esta pueda tener aún son motivo de debate en la comunidad científica; debido a los alentadores avances, algunos quizá crean que es probable crear máquinas conscientes de sí mismas, pero muchos otros aseguran que tal objetivo es sólo una quimera.

La investigación en Google está a la vanguardia en materia de inteligencia artificial (IA) con la exploración de prácticamente todos los aspectos referentes al aprendizaje de una máquina, incluyendo el denominado 'aprendizaje profundo' ('deep learning') y los más clásicos algoritmos. Tanto la exploración de la teoría como su aplicación, y mucho de su trabajo acerca del lenguaje, el habla, la traducción, el procesamiento visual y la clasificación y predicción se basan en inteligencia artificial. En todas esas tareas, y muchas otras, Google reúne grandes volúmenes de evidencia directa e indirecta de relaciones de interés, aplicando algoritmos de aprendizaje para entender y generalizar.

Para Google, las investigaciones en este campo plantean profundos desafíos científicos y de ingeniería que a su vez le permiten contribuir a la comunidad de investigación académica a través de charlas técnicas, conferencias y publicaciones en las principales revistas.

Se trata de un trabajo arduo, ya que al contrario de la mayor parte de la teoría y práctica actual, las estadísticas de los datos que Google observa a diario cambian rápidamente, al igual que las características de interés, y el volumen de datos a menudo requiere una enorme capacidad de cómputo. Cuando los sistemas de aprendizaje se colocan en el centro de servicios interactivos en un entorno de rápida transformación y a veces adverso, las combinaciones de técnicas, incluyendo el aprendizaje profundo y modelos estadísticos, necesitan ser combinadas con ideas de la teoría del control y el juego.

UN PROYECTO EN MARCHA

Google Brain, o Google Cerebro, es un programa del popular buscador que tiene un enfoque especial en el área de aprendizaje profundo, una especie de red neuronal muy especializada que aprovecha las cantidades masivas de datos para resolver tareas que estaban, aparentemente, más allá del alcance de la máquina de aprendizaje en el año 2000.

Algunos ejemplos de está forma de inteligencia artificial incluyen problemas de visión por ordenador, como la clasificación de objetos y la posibilidad de generar subtítulos para las imágenes en lenguaje natural (como puede ser "un perro saltando sobre una cerca"). Otras áreas como el procesamiento del lenguaje, también han sido experimentadas.

Además de mejorar sus productos, tales como búsqueda general, búsqueda por voz, búsqueda de imágenes, traductor simultáneo, etcétera, los investigadores de aprendizaje profundo de Google que no hacen parte del equipo de Google Cerebro, también han generado una gran cantidad de innovaciones, entre las más destacadas se encuentra el GoogleNet con CNN (Convolutional Neural Network), que permite obtener el estado de los resultados de la técnica de clasificación de objetos.

¿MÁQUINAS CON CONSCIENCIA?

El avance de la inteligencia artificial ha llegado a dotar a las máquinas de cualidades propias del ser humano, como la intuición y la improvisación, y ha logrado que superen al hombre en tareas concretas, pero la probabilidad de que tengan consciencia de sí mismas es una quimera.

“No entendemos muy bien cómo funciona la consciencia, apenas sabemos nada de ese proceso humano. Probablemente nunca seamos capaces de construir máquinas que tengan consciencia de sí mismas”, explicó durante una entrevista el neurocientífico Greg Corrado, impulsor de Google Brain, el proyecto de inteligencia artificial de Google.

Tras sesenta años de investigación y una década de grandes avances en IA, asegura el investigador, ya hay computadoras capaces de entender cosas muy básicas del mundo y de la comunicación humana, máquinas que realizan tareas con precisión y eficacia. Las más prestigiosas universidades y compañías tecnológicas trabajan en ello. Su impacto, según los expertos, va a ser tan revolucionario como el de internet. Sin embargo, aunque estas máquinas capaces de aprender por sí solas empiecen a mostrar rasgos propios de la inteligencia humana, están a años luz de poseer cualidades tan inherentes y determinantes del hombre como el sentido común, la consciencia o las capacidades social y creativa.

El cerebro y el proceso del conocimiento siguen siendo un misterio y como lo explica el propio investigador, el objetivo de la inteligencia artificial no es replicar a la humana, pese a que se aprovecha de los avances de la neurociencia, sino crear sistemas aparentemente inteligentes.

AVANCES PRÁCTICOS

De hecho, algunos de estos sistemas son mejores que el ser humano en tareas muy concretas. Hay, por ejemplo, sistemas que ya escriben poemas inéditos a partir de su conocimiento de los clásicos de la literatura universal, que le ganan al go al campeón del mundo, que pueden entender el lenguaje natural o detectar qué tipo de objetos aparecen en una fotografía.

El investigador de Google destaca los avances cosechados en el aprendizaje profundo, esto es, sistemas que aprenden por sí mismos a partir del ejemplo y son capaces de lograr la consecución de una tarea.

Es el caso, por ejemplo, de un sistema que, tras ver grandes cantidades de fotos de gatos, puede deducir cuáles son las características definitorias de ese animal y saber cuándo aparece uno en una imagen que nunca ha visto.

Asimismo, los sistemas computacionales de percepción -capaces de 'ver', 'escuchar' y 'entender' el mundo físico- experimentan grandes logros.

“Es la primera ciencia que ha sido capaz de crear máquinas que son, en cierta medida, intuitivas”, confirma Corrado. Son capaces de detectar patrones sin disponer de toda la información necesaria.

En el campo del aprendizaje profundo se trabaja en redes neuronales artificiales, que son sistemas que se inspiran en el entramado neuronal para procesar la información.

Un aspecto importante es que los sistemas de inteligencia artificial han conseguido también tener cierto grado de improvisación. Así, AlphaGo, la máquina que batió al campeón del mundo de go, ganó gracias a movimientos “sorprendentes e improvisados” tras hacer interpolación y extrapolación de los datos de que disponía. Aunque, aclara el investigador, esto no se trata de creatividad.

Aunque el aprendizaje profundo empieza a aplicarse en el arte como una herramienta más para la creación -por ejemplo para descubrir nuevas combinaciones musicales-, las máquinas aún necesitan la información creada por los humanos para trabajar.

¿Creará la inteligencia artificial por sí sola, sin la intervención humana? "No sabemos cómo funcionan la imaginación ni el proceso del conocimiento (...). Los artistas están muy influenciados por su contexto social y su afán comunicativo y eso no existe en las máquinas. Lo que éstas puedan crear va a ser algo muy distinto de lo que consideramos bellas artes", concluye.