Cannes Lions 2017: Aprendizaje automático al alcance de todos

David Singleton, vicepresidente de Ingeniería de Google en Londres, comparte sus opiniones sobre los últimos avances en aprendizaje automático en el Festival de Publicidad Cannes Lions 2017, celebrado en el Palais des Festivals et des Congrès de la ciudad francesa.

El aprendizaje automático contribuye a crear un mundo más inteligente y nos ayuda a encontrar respuestas a problemas complejos tan dispares como el cambio climático o la educación. En Google, hace tiempo que estamos invirtiendo en esta tecnología y hoy la utilizamos en prácticamente todos nuestros productos. Estas técnicas nos han permitido reinventar productos como YouTube y el Traductor, así como crear experiencias totalmente nuevas, como el Asistente de Google. Además de Google, otras empresas reagrupadas en el seno de Alphabet están explorando el potencial del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para revolucionar la detección del cáncer, combatir la ira de los trols y los comentarios ofensivos en Internet, y optimizar el uso que hacemos de los recursos energéticos limitados.

Antes que nada, hagamos una breve incursión en la historia de estas tecnologías. Si bien en la actualidad el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están en el punto de mira de muchas empresas (y así lo demuestran las inversiones) estas tecnologías no son totalmente nuevas. Recuerdo que, en los años 90, cuando estudiaba en la Universidad de Cambridge, cursé una asignatura de computación neuronal. Ya por aquel entonces este campo no era nuevo, sino que había surgido varias décadas antes. De hecho, los primeros modelos estadísticos que representaban el funcionamiento del cerebro humano datan de los años 50. Estos modelos iniciales eran muy simples y no ha sido hasta hace poco que, gracias al desarrollo de las redes neuronales, la capacidad de la informática en la nube y la recopilación de grandes conjuntos de datos, el aprendizaje automático ha pasado de ser una interesante colección de teorías y algoritmos a convertirse en un conjunto de tecnologías aplicadas.

Básicamente, el aprendizaje automático es una forma de solucionar problemas. Durante la primera era de la informática, creamos software a partir de reglas que permitían transformar un conjunto de datos en el resultado deseado. No obstante, este tipo de sistemas basados en reglas tiene dificultades para adaptarse al caos del mundo real, que raramente sigue patrones claros y ordenados. El aprendizaje automático hace prácticamente lo contrario: el algoritmo aprende a determinar sus propias reglas explorando un gran conjunto de datos en busca de patrones y similitudes. Esta tecnología tiene una gran diversidad de aplicaciones en el mundo real: desde identificar las fotos del móvil que incluyen perros y gatos, hasta optimizar la refrigeración de un centro de datos.

Gracias a la capacidad de aprender a partir de grandes conjuntos de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial nos permiten encontrar soluciones a problemas que están fuera del alcance de una persona o incluso de varios grupos de personas. A veces, lo que se cuenta sobre el alcance y el potencial de estas tecnologías nos puede llegar a asustar, pero la verdad es que se trata simplemente de herramientas que amplían nuestras posibilidades de resolver problemas cada vez más complejos. Con la ayuda del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la inteligencia humana (en toda su imprevisibilidad y creatividad) podrá plantearse mayores retos y lograr resultados aún mejores.

En Google, hay varios equipos que analizan el potencial del aprendizaje automático en la creatividad, el arte y la música, aunque quizás el mejor ejemplo de lo que queremos conseguir es el Asistente de Google. El Asistente de Google es una herramienta de ayuda que utiliza la inteligencia artificial y es compatible con varios dispositivos. Permite obtener mucha información y hacer un sinfín de cosas. Sabe quién eres y qué te gusta (incluso cuál es tu equipo favorito), y puede proporcionarte información útil en el momento del día en que la necesites. Gracias al aprendizaje automático y al procesamiento del lenguaje natural, puedes mantener una conversación con el Asistente como si se tratara de una persona real. Ya hay usuarios que lo utilizan constantemente. De hecho, el 70% de las solicitudes se hacen hablando y no siguiendo el procedimiento tradicional de introducir palabras clave en un cuadro de búsqueda.

El Asistente está disponible en más de 100 millones de dispositivos, como teléfonos Android, Google Home, y iPhone y Android Wear. Pronto podrá utilizarse en muchos más dispositivos, como en los coches o las smart TV. Los desarrolladores están creando aplicaciones y acciones para el Asistente que le permiten ir más allá de la búsqueda, y marcas tan conocidas como Spotify, Netflix y eBay están invirtiendo en la plataforma. Para muchas marcas, la posibilidad de conversar directamente con los clientes es un sueño y el Asistente de Google está a punto de hacerlo realidad, gracias a la enorme capacidad del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Por otro lado, el aprendizaje automático también desempeña un papel muy importante en algunas de las demás empresas de Alphabet. Jigsaw es una empresa de Alphabet formada por expertos en políticas, ingenieros, investigadores científicos y especialistas en inteligencia artificial. Todos ellos trabajan para lograr que la tecnología haga del mundo un lugar más seguro. Este equipo tiene grandes expectativas de resolver problemas de seguridad global, como la radicalización y la proliferación de noticias falsas en la Web, o la amenaza que supone la censura en Internet. Perspective, el primer producto que ha creado, pretende resolver uno de los mayores problemas que afectan a las comunidades online: el comportamiento incívico y los comentarios ofensivos.

La mayoría de los usuarios de Internet han presenciado casos de acoso o intimidación online, y prácticamente la mitad de ellos han sido víctimas de estas prácticas. Los algoritmos del aprendizaje automático que utiliza Perspective aprenden de conjuntos de datos de partners como The New York Times para identificar los tipos de lenguaje ofensivo que pueden disuadir a los usuarios de participar en un debate. La API de Perspective ofrece a los editores un marcador que indica lo ofensivo que es cada comentario. De este modo, disponen de una herramienta fiable y escalable para supervisar y filtrar las conversaciones, y fomentar conductas y debates civilizados. Tras implementar Perspective, The New York Times, que antes solo admitía comentarios en aproximadamente un 10% de su contenido, ofrece a los lectores la posibilidad de comentar sobre un mayor número de sus artículos destacados y de participar en debates relacionados con ellos. El objetivo es que esto algún día sea posible en todos sus artículos.

Asimismo, ponemos algunos de los principales componentes de nuestra tecnología de aprendizaje automático al alcance de empresas e investigadores que no forman parte de Alphabet, con el objetivo de impulsar todo el sector. En primer lugar, tenemos Google CloudML, un conjunto de APIs a las que cualquier usuario puede acceder para utilizar técnicas sencillas de aprendizaje automático en Google Cloud. También contamos con TensorFlow, nuestra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto pensada para proyectos de aprendizaje automático de particulares, instituciones y empresas.

Estas herramientas ya han ayudado a empresas de todos los tamaños a ahorrarse una gran cantidad de tiempo en algunas tareas que requieren largos procesos de trabajo. TensorFlow y CloudML se han encargado de realizar muchas tareas arduas y complejas. Por ejemplo, han automatizado el proceso de clasificación de pepinos en explotaciones agrícolas japonesas o han ayudado a Airbus Defence and Space a eliminar de forma automática las formaciones nubosas de las imágenes por satélite. Esto ha permitido liberar tiempo y recursos intelectuales para destinarlos a otras tareas creativas e imaginativas en las que la mente humana es claramente superior.

Soy muy optimista respecto al potencial del aprendizaje automático. En todo el mundo, hay miles de personas enormemente capacitadas que se esfuerzan día a día para resolver problemas importantes tan dispares como el cambio climático, la tecnología aeroespacial o la educación. Gracias a las herramientas de aprendizaje automático, encontrarán soluciones capaces de convertir el mundo en un lugar mucho mejor.

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