De procesar, a aprender... ¿a tomar decisiones?

Ricardo Blanco

De procesar, a aprender... ¿a tomar decisiones?

#LaVozDeLosExpertos

Veinte años atrás, uno de los sueños de mi padre, entre otros académicos, era que la computadora pudiera transcribir lo que se le dictaba y mejor aún, si era en forma de conversación. Un día llegó con una caja con 20 discos de tres y media pulgadas (sí, los de la tapita que se movía para “proteger” la información). Los primeros 7 eran de un procesador de palabras, los otros 13 eran para instalar un programa que iba a “transcribir lo que se le dictara a la máquina”. El segundo nunca funcionó bien.

Cuando los ingenieros dicen “un algoritmo” hablan sobre un conjunto prescrito de instrucciones bien definidas, ordenadas y finitas que permite realizar un proceso mediante pasos sucesivos que no generen dudas respecto al área responsable de realizar dicha actividad.

Google anunció este lunes que va a dar una serie de algoritmos que ayudan a que una computadora con varios procesadores gráficos (GPUs) pueda funcionar de forma similar a como trabaja el cerebro humano. Lo ofrecen como código abierto (licencia Apache 2), es decir, software que otros pueden usar, escribir y modificar gratuitamente. En pocas palabras, lo que pre-concebimos por inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés). Pero tal vez el término AI ha estado mal generalizado en la última década (no culpen a HAL 9000).

Lo que Google ofrece es que cualquier persona o compañía interesada pruebe, edite y utilice su ‘machine learning’ (aprendizaje por parte de una máquina). En específico, la capacidad de análisis de su ‘deep learning’ (aprendizaje profundo), una serie de algoritmos que corren al unísono, como neuronas, en procesadores diseñados para correr varios bits a la vez (GPUs - de gráficos como videojuegos). Estos algoritmos funcionan en Gmail, en la búsqueda por voz, YouTube y de forma muy clara visualmente en Google Photos. 

Pero aún teniendo todo este #ruidoblanco de procesadores en miles o millones de computadoras, y la capacidad de acceder a un número impresionante de datos para el aprendizaje de estos algoritmos de ‘deep machine learning’ (llamado TensorFlow) no lograría hoy transcribir bien las palabras de mi papá, con contexto, ironías o modismos. ¿Por qué? porque carecen de un ingrediente clave: buenas preguntas. Es a eso a lo que se dedican los principales doctores alrededor de la Inteligencia Artificial.

Al ofrecer el código abierto de TensorFlow, Google se asegura de que se hagan ediciones colaborativas que beneficien a todos con preguntas que no se han hecho ellos. Este es una pequeña pieza de todo lo necesario para poder competir a nivel global en esta área. Con su oferta actual, ellos cuidan el secreto de cómo embona esta pieza en su infraestructura al “hablarse” con otros softwares propietarios de Google.

La capacidad de conversar nos lleva a pedir cosas o comprometernos con acciones. Ahora las máquinas, al poder tener conversaciones, podrán tomar decisiones respecto a lo que resulte de esos diálogos. ¿Cuáles decisiones estamos dispuestos a dejar que tomen, después de aprender?

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