Google está experimentando en distintas áreas con la inteligencia artificial, pero más precisamente con el aprendizaje de máquinas (o machine learning), desarrollando una buena cantidad de iniciativas en todas sus plataformas. Google I/O de este año ha girado en torno a este ámbito en buena parte de sus charlas, mesas de discusión y ponencias de ejecutivos, lo cual se debe a que, básicamente, el futuro ya está acá.
Uno de los puntos que Sundar Pichai destacó en la keynote principal de esta conferencia es que la compañía se encuentra desarrollando un sistema de redes neuronales que diseña otras redes neuronales por sí misma. Para llegar a esto, se necesitó de un entrenamiento bastante extenso que sólo podría compararse con el proceso de aprendizaje humano -por mucho que cueste creerlo-, vale decir, ensayo y error a través de estímulos visuales, entre varias otras maneras de generar conocimiento.
Lo anterior se llevó a cabo en la plataforma de creación de deep learning, TensorFlow, uno de los productos estrella de Google para aquellos que trabajan en el campo de la inteligencia artificial, el que, por lo demás, es de código abierto.
Otro de los proyectos de la empresa es Magenta, una iniciativa que busca generar utilidades prácticas para la IA de manera didáctica. Anteriormente hemos ejemplificado todo esto por medio de notas sobre instancias que forman parte de esto, como DuetIA, un programa que nos permite tocar una pieza en piano complementada de una melodía generada por computadora.
Por estos días, Douglas Eck, encargado del Project Magenta, se encuentra anunciando NSynth, una idea que busca generar melodías por medio de redes neuronales que reproducen sonidos al nivel de pequeñas muestras de audio. La idea principal es que el mundo musical comience a aceptar a la tecnología como parte de su proceso creativo, lo que, lejos de crear bandas compuestas netamente por robots, complementarían de mejor manera la creatividad humana.
Según Eck, estas son sólo un par de muestras de lo que Google está haciendo en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquinas, no obstante aún hay mucho que explorar por parte de la industria y del sector educativo global -una alianza que es tremendamente necesaria para seguir avanzando en esta área, según indica el científico-, ya que las capacidades que hoy tienen las computadoras versus lo que se espera obtener (un desempeño similar al de los humanos), aún está lejos de suceder.
