Inteligencia artificial Harmsen (Google)

Google es una de las empresas que más invierte en inteligencia artificial. ¿Dónde están ustedes poniendo el foco actualmente?

Básicamente en desarrollar la comprensión de lo que es la inteligencia artificial y el machine learning [aprendizaje automático] y las herramientas que nos permitan utilizarla. Contamos con los mayores expertos en Deep learning [un tipo de aprendizaje automático basado en redes neuronales] que nos están permitiendo hacer grandes progresos en cuanto a la ciencia básica que hay detrás de todo esto. Y estamos compartiendo esta investigación a través de artículos, de conferencias…

Póngame ejemplos de cómo está usando Google la inteligencia artificial.

Casi todos nuestros productos utilizan de una u otra manera machine learning, porque queremos que nuestros productos sean inteligentes. Un buen ejemplo es Google Fotos. Si usted pone en el buscador la palabra “playa” le saldrán todas las fotos donde aparezca una, sin necesidad de que las haya etiquetado previamente. Yo tengo una hija de 5 meses y un hijo de 2 años y como se puede imaginar me paso el día haciéndoles fotos. Buscar algunas concretas es muy complicado, pero gracias a la inteligencia artificial, y casi por arte de magia, solo poniendo “cumpleaños” me aparecen todas las fotos de mi hijo cubierto de tarta. Ello es posible porque el machine learning se basa en el entrenamiento de un programa mediante el ejemplo, como si le enseñamos a reconocer gatos mostrándole fotografías de animales etiquetados como gato.

Múltiples maneras de explotar la inteligencia artificial

Jeremiah Harmsen, que se unió a Google en 2005, estuvo la semana pasada en Madrid participando en un evento sobre machine learning organizado en el Campus que la multinacional tiene en la capital española. Allí, este ingeniero compartió charla con algunas empresas y profesionales que están utilizando y las herramientas de inteligencia artificial de Google en diferentes campos.

Por ejemplo, se pudo ver cómo la startup Conecterra utiliza el machine learning para que los granjeros monitoricen el estado de salud de sus animales e identifiquen cuándo van a caer enfermos o cuándo atraviesan una época de mayor fertilidad. También Gema Parreño, científica de datos en BBVA, explicó cómo creó, junto a otros colegas, una red que predice y detecta el impacto de asteroides sobre la Tierra. Y Jorge Schnura, fundador de source{d}, relató cómo su empresa analiza, a través de algoritmos de inteligencia artificial, perfiles de millones de desarrolladores candidatos para proponerlos a empresas en función de la similitud del código que ellos emplean para una mayor aproximación. Tres ejemplos que pueden servir para entender la verdadera dimensión inteligencia artificial.

¿En qué fase de desarrollo se encuentra la inteligencia artificial? ¿Se puede decir que ya es un invento realmente útil?

La inteligencia artificial ya está aquí, la cuestión es hasta dónde impacta en nuestras vidas. Piense en los cajeros automáticos; hasta hace poco no podíamos ingresar un cheque por esta vía porque las máquinas no sabían leer la escritura humana. Ahora sí. Ocurre que cuando ya damos por sentado un avance decimos que eso ya no es inteligencia artificial, que es otra cosa. Siempre vamos poniendo el listón más alto y la frontera de lo que queremos de la inteligencia artificial más lejos. Ahora mismo no solo tenemos Google Fotos, también hemos puesto en marcha la contestación inteligente (SmartReply), de modo que cuando una persona recibe un correo, el sistema le sugiere varias respuestas en función del contenido del mensaje para que pueda contestar rápidamente con solo tocar un botón. Por ejemplo, si mi mujer me pregunta si puedo recoger a los niños, me daría respuestas del tipo “no, porque voy tarde” o “sí, tengo tiempo”. Además, y también gracias a la inteligencia artificial, Gmail ya es capaz de bloquear el 99% del spam, yhemos logrado revolucionar la traducción cuando usas la app Google Translate para hablar, escribir o leer en más de 100 idiomas y mejorar en un 25% el reconocimiento del habla.

Hace unos días leía un artículo donde se decía que Google quiere programar su inteligencia artificial para que pueda crear otras inteligencias artificiales como ella, algo así como si unos robots crearan otros robots. ¿Es cierto? ¿Acabaría esto con parte del trabajo de los ingenieros y los programadores?

No conozco el artículo al que se refiere, pero sí puedo decirle que en Google lo que estamos haciendo en inteligencia artificial es desarrollarla y aplicarla en sentidos muy limitados, muy restringidos. Es decir, para que se centren en resolver problemas muy específicos. Por ejemplo, inteligencia artificial para poder leer las cifras que hay en un cheque o para poder traducir frases. Creemos que todo lo que se ha escrito cuando se creó DeepMind para poder derrotar en las partidas de Go a los grandes maestros de este juego, todo eso sigue siendo nuestro libro de texto y los principios para cosas que tendrán que desarrollarse mucho más adelante, pero de momento lo estamos aplicando en cosas muy concretas.

La máquina Alpha Go de Google ganó al campeón mundial del juego Go, pero luego no recordaba cómo lo había hecho. ¿La memoria es un hándicap en el avance de la IA?

Efectivamente, y el machine learning trata de eso, de que se vaya aprendiendo a través de los ejemplos. Cuando el sistema acierta o falla recuerda dónde ha fallado y dónde ha acertado para aprender de cara al futuro. En eso justamente estamos trabajando. En mi opinión, cuando se trata de interacción entre humanos y ordenadores hay una dinámica muy interesante y es que los unos van aprendiendo de los otros. Las máquinas aprenden de lo que hacen los jugadores humanos y estos de las estrategias que usan las máquinas, y esta sinergia, esta cooperación entre humanos y máquinas permitirá que ambas partes mejoren.

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Google vio hace días cómo algunas marcas retiraban sus anuncios de Youtube porque aparecían junto a vídeos con contenido ofensivo, un hecho que podría costarle una pérdida de ingresos de 750 millones de dólares este año. ¿Va a ser la inteligencia artificial la solución a este problema y al de las noticias falsas, otro tema por el que también ha sido muy criticada Google?

Sí, efectivamente se trata de dos cuestiones de máxima importancia para Google. Ya hemos anunciado algunas medidas [la implantación de nuevos algoritmos de IA] para garantizar la seguridad de las marcas que se anuncian en Youtube, lo que demuestra la seriedad con la que nos tomamos el tema. También el de las noticias falsas. Buscamos nuevas formas creativas de abordar ambos asuntos para seguir siendo fieles a nuestros valores fundamentales. Google siempre se ha enorgullecido de ser un portador de noticias, no solo ciertas sino también relevantes, porque si no lo hiciéramos no estaríamos aquí hablando.

¿Cuánta gente tiene Google trabajando en inteligencia artificial en la actualidad?

No sé el número exacto; centenares de personas. Por un lado, tenemos Google Researh Europe con sede en Zúrich, y Google Brain, que está en Mountain View, pero luego como en casi todos nuestros productos hay algo de aprendizaje automático, es muy difícil decir quién se dedica solo a la inteligencia artificial o quién está utilizando un poquito de ella para el producto en el que está trabajando. Google tiene muchísimos ingenieros y tratamos de que todos sepan algo de inteligencia artificial. Poner un número es casi imposible.

Google, Apple, Microsoft, Facebook… han emprendido una carrera por dominar la inteligencia artificial, que ya se asegura que va a suponer una revolución mayor que la llegada de internet. ¿Están tomando posiciones porque saben que en estos momentos se están poniendo las bases de lo que va a ser una nueva industria con sus propios líderes globales?

Ahora mismo existe un interés generalizado en cuanto a la inteligencia artificial y el machine learning, y como consecuencia de ello cada vez hay más startups y más oportunidades de comprar estas empresas y de conseguir que estas se desarrollen y lleguen a tener un gran potencial. Desde luego estamos en un interesante ciclo tecnológico, con enormes oportunidades. Y esto significa que se abre mucho el abanico de las personas y empresas que pueden contribuir con sus conocimientos a esa nueva tecnología.

¿Cómo pueden beneficiarse otras empresas de los avances de Google en IA?

Como le decía estamos compartiendo todo lo que hacemos con empresas, con universidades; todo está abierto. Además, tenemos TensorFlow, una librería de código abierto creada por Google para que cualquiera –desde una gran empresa a un señor que cultura pepinos en Japón– pueda beneficiarse de nuestro conocimiento y aplicar machine learning de las formas más sorprendentes. También tenemos Cloud Machine Learning, una plataforma que está ofreciendo todo ese poder computacional del aprendizaje automático a todo el que quiera poder utilizarlo.

¿Hace falta una regulación que proteja a la sociedad de los peligros que puedan surgir al calor de la inteligencia artificial?

Esta es una de las cuestiones más complejas y sobre la que discutimos más activamente. La cuestión es que es un tema muy amplio y si quisiéramos aplicar en este momento una regulación o bien tendría que ser muy extensa y general o muy concreta y pormenorizada. Es difícil, pero somos conscientes de la importancia del tema y le dedicamos una gran atención.

Veo que Google desarrolla inteligencia artificial que sirve igual para detectar un cáncer que para impulsar el coche autónomo. ¿Es la misma inteligencia artificial la que hay detrás de estos y otros proyectos en los que están trabajando?

Todas están basadas en el deep learning, que se apoya en las redes neuronales. O sea que sí que comparten una base común, pero luego cada una se especializa. Podríamos decir que es como los bizcochos, básicamente todos llevan harina, azúcar y huevo, pero después, dependiendo de cómo los combinemos, el resultado es uno u otro. Aquí igual, utilizamos los mismos ingredientes, pero luego construimos algo que está especializado en traducir idiomas o en reconocer fotos, por ejemplo.