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Por qué Google se ha puesto en cabeza de la carrera de la IA

Los nombres que figuran en las firmas de los artículos académicos suelen corresponder a investigadores de universidades. Sin embargo, hay excepciones: el año pasado fue una empresa tecnológica la que logró publicar papers sobre IA (inteligencia artificial) en las revistas más prestigiosas. Claro que no se trata de una compañía cualquiera, sino de Alphabet, el padre corporativo de Google.

Los hallazgos del gigante de Mountain View abarcan campos tan dispares como la oftalmología, los videojuegos, la neurociencia o los modelos climáticos. 2016 fue verdaderamente prolífico para los investigadores de sus distintos proyectos, que no solo consiguieron aparecer en las páginas de importantes publicaciones, sino también un número récord de citas en otros artículos.

La explicación a este llamativo fenómeno radica en la apuesta de Google por la inteligencia artificial. En concreto por el ‘deep learning’ (aprendizaje profundo), un conjunto de herramientas que hacen posible desde el reconocimiento de imagen hasta complejos procesamientos de datos. En el gigante de internet las utilizan, por ejemplo, para mejorar la eficacia de su buscador o la precisión del traductor.

Los investigadores de la firma de Mountain View publicaron un total de 218 artículos o trabajos destinados a alguna conferencia sobre ‘machine learning’ en 2016. La cifra duplica su producción científica de hace dos años. Google se ha convertido, así, en el número uno entre las empresas que publican papers sobre este campo científico.

Los responsables del éxito de Google

El logro de la multinacional californiana no es mera coincidencia ni cuestión de suerte. En los últimos años, Google se ha esmerado en contratar a los mejores expertos. Tanto es así que ha llegado a triplicar el número de investigadores que trabajan en alguno de sus proyectos sobre inteligencia artificial y ‘deep learning’.

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Pero, a diferencia de otro tipo de candidatos, los científicos no solo se mueven por intereses económicos. Además de un buen salario o unas condiciones laborales atractivas, los investigadores de alto nivel quieren impulsar con sus hallazgos el avance de toda la humanidad. Y publicar sus estudios y el software para que otros puedan utilizarlo forma parte de su contribución a la sociedad y a la ciencia.

La gran cantidad de expertos que trabajan para este titán de la tecnología han visto recogidos sus resultados en revistas de la talla de ‘Nature’, ‘Proceedings of the national academy of science’ (PNAS) y ‘The journal of the American Medical Association’ (JAMA).

La IA (inteligencia artificial) de DeepMind

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Uno de los últimos y más importantes fichajes de Google en el campo de la inteligencia artificial es DeepMind. Los del buscador se han dejado 400 millones de dólares en la compra de esta startup británica fundada por el neurocientífico y desarrollador Demis Hassabis.

El máximo responsable de la empresa ha dejado claro que sigue siendo fiel a sus orígenes científicos. Según Hassabis, la filosofía de la firma combina el pensamiento a largo plazo de un departamento de investigación y la rapidez que caracteriza al universo de las startups.

El año pasado, el equipo de DeepMind publicó dos trabajos en ‘Nature’, la prestigiosa revista que recogió por primera vez el descubrimiento de la estructura del ADN y la secuenciación del genoma humano. Uno de los estudios trataba sobre su programa AlphaGo, que consiguió vencer a un adversario humano al milenario juego del Go. El otro describía una red neuronal artificial con memoria que podía realizar diferentes tareas.

¿‘Deep learning’ en una revista médica?

Las páginas de las publicaciones médicas del grupo JAMA están plagadas de nombres de compuestos químicos, medicamentos y enfermedades. Sin embargo, en diciembre pasado, el título de un estudio no solo incluía las palabras “retinopatía diabética”, sino también ‘deep learning’ y “algoritmo”.

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Aquel paper era el primero sobre esta temática publicado en la ilustre revista estadounidense y, efectivamente, varios de los investigadores que firmaban el estudio trabajaban para Google. El documento explicaba cómo habían desarrollado un programa de inteligencia artificial capaz de diagnosticar un trastorno de la visión con tan buenos resultados como un médico a partir de imágenes de la retina.

El estudio se encuadraba en el proyecto Google Brain, cuyo equipo de científicos es libre de “fijar su propia agenda de investigación” mientras mantienen conjuntamente una serie de proyectos con objetivos a distintos plazos. ‘Creemos que dar a conocer los hallazgos es clave para el intercambio de ideas, lo que impulsa el progreso en este campo’, afirman los de Mountain View.

Competición entre gigantes

Pese a estar a la cabeza, Google no está solo en la carrera por conquistar el área de la inteligencia artificial. Junto a él compiten otros gigantes como Facebook, Apple o Microsoft, que también han divisado el potencial del software para analizar datos, diseñar herramientas de diagnóstico médico o fabricar coches inteligentes.

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Y en esta competición no solo cuentan los beneficios obtenidos o la cantidad de productos en el mercado: las publicaciones también suman puntos. Aquellos que cuenten con pocos estudios recogidos en revistas académicas se quedan a la zaga. Incluso Apple, famoso por el secretismo que envuelve a todos sus proyectos, se ha dado cuenta de la desventaja que supone ocultar sus innovaciones.

El punto de inflexión para los de Cupertino fue la incorporación del científico Ruslan Salakhutdinov. Hoy, además de trabajar como profesor en la Universidad Carnegie Mellon, el experto lidera el área de inteligencia artificial de la manzana mordida. El pasado diciembre, poco después de su contratación, Salakhutdinov anunció en Barcelona que Apple comenzaría a publicar sus hallazgos sobre IA.

Aún habrá que esperar unos años, seguramente cargados de nuevos estudios y publicaciones académicas, para poder entregar las medallas en la categoría de inteligencia artificial. ¿Conseguirá alguno de sus competidores arrebatarle el oro a Google?

HACE 3 AÑOS