La mayoría de las grandes compañías tecnológicas (Google,Facebook, Microsoft, Nvidia, IBM) han hecho público durante este último mes el software de complejos programas de inteligencia artificial para dar un impulso a esta disciplina, que está llamada a cambiar el futuro de la humanidad en pocos años. Es un intento de popularizar la revolución cibernética, que se basa en crear ordenadores capaces de aprender por sí mismos a realizar tareas muy complejas de forma autónoma a partir de millones de estímulos. Más allá de enseñar a pensar a las máquinas, se trata de que las máquinas piensen solas.
El pasado noviembre, Google decidió pasar a software libre (una licencia que permite copiar, modificar y distribuir) el código de Tensor Flow, un programa que es la base del reconocimiento de voz e imágenes que la compañía aplica a sus productos, como Google Now, Googles, Tranlator, el asistente de voz o Google Maps. Según los expertos, Tensor Flow es una herramienta versátil que puede adaptarse a casi cualquier campo, pero que necesita para desarrollarse del análisis de grandes cantidades de datos.
Con este tipo de programas de inteligencia artificial, o más concretamente, del llamado conocimiento profundo (deep learning), se logra que los filtros de spam funcionen correctamente, que el móvil nos entienda y nos responda por voz cuando le pedimos algo o que el buscador de internet relacione imágenes con un mismo tema, por ejemplo. Los programas más avanzados, como el Watson de IBM, están siendo entrenados para diseñar tratamientos médicos a partir del análisis de pruebas médicas diagnósticas, diseñar estrategias de negocio a partir de comportamientos de usuarios o incluso crear recetas de cocina. Pero también son la base de los coches sin conductor y de modernos robots asistentes.
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Tras el anuncio de Google se desató la fiebre y Microsoft decidió hacer lo mismo con el programa que utiliza que aprendan sus ordenadores (Distributed Machine Learning Toolkit). IBM ya había abierto en junio el código fuente de SystemML, capaz de encontrar patrones entre miles de datos y el fabricante de tarjetas gráficas Nvidia su Digits. En este último mes, Facebook ha distribuido los módulos que usan para el estándar Torch, la Universidad de Stanford ha publicado un algoritmo que describe imágenes en lenguaje natural y Baidu, el gigante chino de internet, ha publicado el código de su software de reconocimiento de voz (en chino).
Otros grandes en inteligencia artificial, como Amazon,Apple, Airbnb, Netflix o Pinterest, no han dado ningún paso en esa misma dirección. Tampoco IBM, que ha abierto una pequeña parte de su software, pero no el de Watson, en el que se basa la nueva estrategia de la compañía y que pasa por ser uno de los más avanzados del mundo. Ingenieros de Twitter han colaborado en proyectos ya existentes.
Pero investigadores y pequeñas empresas van a aprovechar de estos programas. “Es curioso que la Unión Europea pague a los desarrolladores para que utilicen tecnologías creadas en Europa, como Fiware, pero luego los grandes de internet ofrecen gratis el software y además con soporte”, señala Simon Lee, cofundador de la incubadora de empresas de big data Incubio.
ATRAER TALENTO
“Para las empresas que liberan software, es una forma de atraer talento y de disponer de mejores productos, porque hay más programadores que se miran el software y detectan fallos y además más gente se familiariza con ellos”, señala Jaume Gibert, investigador de Eurocat.
“Ha sido un poco una competición entre grandes empresas a ver quién aportaba más. El problema de estos programas, que son muy complejos, es que sin un volumen considerable de datos no sirven para nada”, afirma Jordi Torres, catedrático de la UPC y director científico del Barcelona Supercomputing Center, que acaba de publicar un libro sobre Tensor Flow, que se puede consultar gratis en su web.
Lograr estos volúmenes de datos no es sencillo, y aquí Yahoo ha ofrecido información que han generado los usuarios en sus plataformas web durante cuatro meses para que sean analizados.Baidu también ha usado una app en la que los usuarios pueden jugar con sus fotos mientras van entrenando un algoritmo de reconocimiento visual. Para las pequeñas empresas, sin embargo, lograr datos de calidad que funcionen y pese a los grandes repositorios mundiales, no es tan sencillo.
