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La Inteligencia Artificial abandona la supercomputadora para meterse en la Nube

Aunque los científicos de la computación creyeron en su día que necesitaban un superordenador para ejecutar operaciones de Inteligencia Artificial, los investigadores actuales están recurriendo a la Nube. Este cambio se debe a un volumen cada vez mayor de todo tipo de datos, al progreso en software para descubrir patrones de datos y a los avances en tecnologías de comunicación, almacenamiento y procesamiento de datos. A la vanguardia de esta tendencia, Google e IBM. Por Patricia Pérez

La Inteligencia Artificial abandona la supercomputadora para meterse en la Nube

Desde que el informático John McCarthy acuñara el término inteligencia artificial en 1955, este campo ha pasado desde etapas de gran optimismo a otras desilusionantes. Hasta hace poco sus avances pasaban indispensablemente por la evolución del superordenador, tanto en la ciencia ficción como en la realidad.

Sin embargo, el aumento del big data, el progreso en el desarrollo de software para descubrir patrones de datos y los avances en tecnologías de comunicación, almacenamiento y procesamiento de datos han cambiado por completo los esquemas.

Como recoge The New York Times en un artículo, ahora la inteligencia informática se puede dispersar a nivel mundial, ordenar y aglutinar si fuera necesario, desde los centros de datos en la nube digital. Fue Google quien abrió el camino, mostrando el poder de la inteligencia artificial con datos en la nube no sólo en la búsqueda, sino también en tareas como la traducción de idiomas o la visión artificial. Ahora se trata del método más utilizado por los investigadores en empresas de tecnología, universidades y laboratorios.

"Estamos viendo un renacimiento de la inteligencia artificial impulsado por la nube, las enormes cantidades de datos y los algoritmos de aprendizaje", asegura Larry Smarr, director fundador del Instituto de Telecomunicaciones y Tecnologías de la Información de California (Calit2).

Smarr cita la reciente película americana Her como una visión bastante exacta de lo que será posible en un futuro no muy lejano. El protagonista, Theodore Twombly (interpretado por Joaquin Phoenix), se enamora de un dispositivo que parece saberlo todo sobre él. Lee su correo electrónico, sus mensajes de texto y sus libros, ve sus películas, conoce sus hábitos de compra y sus gustos, y se comunica con él a través de una perspicaz, sensible y sorprendentemente divertida voz femenina (Scarlett Johansson).

“Ahí es donde nos dirigimos", afirma Smarr. "Ese tipo de asistencia hiperpersonalizada va a ser algo común dentro de 10 años. A través del smartphone o de Google Glass, pero en realidad estará en la nube”, augura.

Retos de Google

Sin embargo, algunos predicen que nos dirigimos más allá. Jeff Dean, investigador de Google, se centra en acelerar el progreso de la inteligencia artificial en tareas como la visión artificial y la comprensión del significado de las palabras. Hasta hace unos años, por ejemplo, la búsqueda de imágenes en Google se basaba principalmente en la identificación de las etiquetas de texto que las acompañaban, mientras hoy en día muchas imágenes se identifican por el software de análisis de patrones de píxeles digitales.

Otro gran desafío es la comprensión no sólo de palabras sueltas, sino también de su contexto y significado. La tecnología de búsqueda actual hace un buen trabajo a la hora de responder a unas pocas palabras, ya sean escritas o habladas. Así, al planificar un viaje a Italia, a los motores de búsqueda les basta con "tren de Roma a Florencia" u "hotel en Florencia".

Sin embargo, según Dean, lo ideal sería decirle a Google que está planeando unas vacaciones de dos semanas a Italia, para que la tecnología inteligente comience a trabajar en el viaje. “Las opciones que ofrecería se basarían tanto en sus conocimientos sobre el país en cuestión como sobre el viajero, atendiendo a información personal y preferencias”, explica.

La investigación en inteligencia artificial avanzada de este equipo, conocida como aprendizaje profundo, está inspirada en términos generales “en el conocimiento de cómo funciona el cerebro", indica Dean. Pero hay cosas que hace el cerebro humano a las que la computación, de momento, sólo aspira.

En palabras del investigador, el cerebro es increíblemente flexible y eficiente para activar y desactivar los sistemas de memoria, de modo que la parte que contiene información sobre un tema se “apaga” cuando se piensa en otro. "No tenemos demasiado control sobre la forma de construir ese tipo de evolución dinámica de sistemas de memoria", reconoce Dean, asignatura en la que Google está trabajando, pero de forma muy incipiente todavía.

La Inteligencia Artificial abandona la supercomputadora para meterse en la Nube

IBM y Watson

Mientras tanto, en los laboratorios de IBM, los investigadores hacen hincapié en que su misión en el desarrollo de tecnología de computación cognitiva es la construcción de sistemas capaces de aprender y de interactuar con la gente en lugar de tratar de reemplazarlos. Guruduth S. Banavar, director de investigación de computación cognitiva de IBM, manifiesta que el resultado debe ser "mucho mejor de lo que un sistema informático o un humano pueden hacer por sí solos".

Ellos tienen a Watson, considerado como una de las computadoras de alto rendimiento más sofisticadas del mundo y de las pocas tecnologías que han traspasado la delgada línea de la Inteligencia Artificial (IA). De momento ha estado aplicando su aprendizaje en industrias como la medicina y las finanzas, y ahora aspira a transformar el modo en que empresas de todos los sectores se relacionan con sus clientes.

Según informa IBM, se ha aliado con Genesys, en concreto, a través del asistente Watson Engagement Advisor y la plataforma de experiencia del cliente de Genesys, con el fin de ofrecer soluciones tecnológicas para mejorar la relación de las organizaciones con los consumidores finales, así como el servicio que ofrecen desde los centros de asistencia y los servicios de atención al cliente.

IBM Watson y Genesys ayudarán y asistirán a los teleoperadores mediante respuestas rápidas que se apoyan en el análisis de grandes volúmenes de datos. Incluso servirán de apoyo a través de dispositivos móviles, por ejemplo en los chats o en las sesiones en línea. Con un solo clic la solución “Pregunta a Watson” (Ask Watson) puede ayudar rápidamente a abordar y solucionar los problemas de los clientes y darles una respuesta para orientar sus decisiones de compra. Esto es posible gracias a la capacidad de Watson para aprender del lenguaje natural, adaptar y entender los datos de mercado y de la propia empresa rápida y fácilmente, y ser progresivamente cada vez más inteligente con el uso de las nuevas fuentes de información.

Para hacerlo posible Watson ha cambiado con los tiempos, adaptándose también al formato de servicio en la nube.

RedacciónT21

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