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El gigante chino de búsquedas Baidu contrata al hombre detrás del cerebro de Google
Baidu Durante mucho tiempo se ha denominado Google de China porque domina las búsquedas web en el país. Hoy la comparación se hizo más acertada: Baidu ha abierto un nuevo laboratorio de investigación de inteligencia artificial en Silicon Valley que será supervisado por Andrew Ng , profesor de Stanford que desempeñó un papel clave en Google en un campo llamado aprendizaje profundo. También fue cofundador de la empresa de educación en línea Coursera.
Los avances recientes han desencadenado una carrera de armamentos tecnológicos en Silicon Valley, con grandes empresas de Internet compitiendo por el mejor talento académico. Al igual que Google, Facebook y otras empresas que se apresuran a invertir en aprendizaje profundo, Baidu está motivado por la promesa de avances dramáticos en inteligencia artificial.
El aprendizaje profundo hace posible que las máquinas procesen grandes cantidades de datos utilizando redes simuladas de neuronas simples, modeladas de manera burda en las que se encuentran en los cerebros biológicos. El enfoque ha producido un software drásticamente mejorado para tareas como el reconocimiento de imágenes y voz (consulte Aprendizaje profundo) y, en última instancia, podría permitir que las aplicaciones, los dispositivos y los servicios de Internet comprendan cosas como imágenes y texto tan bien como los humanos.
Aunque el reciente auge del aprendizaje profundo tiene su origen en el mundo académico, el interés se disparó en 2012 después de que los investigadores de Google que colaboraban con Ng anunciaran un gran avance en un proyecto denominado Google Brain. Desarrollaron un software que analizó 10 millones de fotos tomadas de videos de YouTube y aprendieron a reconocer miles de objetos, incluidos rostros de humanos y gatos, sin guía humana (consulte Software autodidacta).
Desde entonces, los gigantes tecnológicos de EE. UU. Han competido para contratar figuras líderes en el campo relativamente pequeño (consulte ¿Está Google arrinconando el mercado en el aprendizaje profundo? Y Facebook lanza un esfuerzo de inteligencia artificial avanzada), y han comenzado a demostrar cómo el enfoque puede hacer avanzar la tecnología que buscan. ofrecer a los consumidores. Google y Microsoft han utilizado el aprendizaje profundo para mejorar el reconocimiento de voz y la traducción (consulte Google pone en funcionamiento su tecnología de cerebro virtual y Microsoft da vida al traductor de voz de Star Trek). Mientras tanto, los investigadores de aprendizaje profundo de Facebook demostraron recientemente un software de procesamiento de rostros que se acerca a igualar el desempeño humano (consulte El software de Facebook se adapta casi tan bien como usted).
Antes de decidir abrir su nuevo laboratorio, ubicado en Sunnyvale, Baidu había logrado buenos resultados agregando aprendizaje profundo a varios productos desde finales de 2012, dice Kai Yu, director del laboratorio de aprendizaje profundo de la compañía en Beijing. La tecnología se puede ver en la aplicación de traducción de Baidu, que identifica los objetos capturados en un teléfono inteligente con sus nombres en chino e inglés. También se utiliza en la tecnología de orientación de anuncios de la empresa. Obtuvimos un retorno inmediato al agregar aprendizaje profundo a nuestro sistema de anuncios, dice Yu. Aumentó significativamente la tasa de clics.
El laboratorio de Yu en Beijing se centra en aplicar el aprendizaje profundo a los productos Baidu existentes y a los que se presentarán pronto. El nuevo laboratorio de Silicon Valley trabajará en investigaciones más fundamentales, dice. La esperanza es que esta amplia competencia y la calidad de estrella de Ng, combinadas con las amplias reservas de imágenes, texto y video de Baidu, atraigan a los mejores talentos. En Silicon Valley hay una enorme reserva de talentos que es única, dice Yu. Realmente queremos que algo revolucionario salga del laboratorio.
Ng guiará ese esfuerzo en su nuevo puesto como jefe de investigación de Baidu, supervisando el laboratorio de Silicon Valley, el laboratorio de Yu y otro laboratorio en Beijing dedicado a big data. Trabajará en el laboratorio de Sunnyvale, en el que Baidu dice que invertirá $ 300 millones durante cinco años.
La investigación del laboratorio está dirigida por Adam Coates, anteriormente estudiante de doctorado e investigador postdoctoral en el grupo de investigación de Stanford de Ng. Coates dice que un enfoque principal estará en la creación de software que aprenda sin participación humana, como lo hizo el sistema Google Brain, un enfoque conocido como aprendizaje no supervisado.
Los sistemas no supervisados requieren menos esfuerzo por parte de los programadores, pero hasta ahora tienen una precisión relativamente baja, al menos en comparación con los humanos. El sistema de reconocimiento de gatos de Google alcanzó alrededor del 70 por ciento de precisión, por ejemplo. La mayor pregunta abierta es '¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje no supervisado para lograr un desempeño a nivel humano?', Dice Coates. Pero la recompensa por mejorar incluso un poco debería ser grande. Muchos de los productos que queremos construir son cosas con las que queremos interactuar con el mundo, dice. Es aplicable a robots, coches autónomos y aplicaciones móviles.
Eugenio Culurciello , un investigador de la Universidad de Purdue que trabaja en chips con redes neuronales integradas (consulte AI Chip para ayudar a las computadoras a comprender las imágenes), dice que el entusiasmo por el aprendizaje profundo está justificado. Señala cómo sus métodos han derribado los puntos de referencia que utilizan los investigadores para clasificar el software de aprendizaje automático. Por lo general, mejora en un 2 por ciento con respecto a lo que vino antes, dice. Estos muchachos han mejorado en un 10 o 20 por ciento.
Tales resultados son la razón por la que el CEO de Facebook, Mark Zuckerberg, hizo una aparición sorpresa en el NIPS conferencia para la investigación de redes neuronales el año pasado. Sin embargo, Michael Mozer , profesor de la Universidad de Colorado, Boulder, y miembro de la junta de la Fundación NIPS, señala que los algoritmos centrales que usan las redes neuronales son muy similares a los que provocaron un aumento de optimismo sobre la inteligencia artificial a fines de la década de 1980. Los avances recientes provienen de encontrar trucos que permiten que estos algoritmos se utilicen a una escala mucho mayor, dice Mozer. Las personas que se quedaron con él están cosechando merecidamente los beneficios ahora, dice, pero el aprendizaje profundo no es un gran paso adelante para el campo como a veces se supone.
Por ahora, relativamente pocas personas conocen los trucos necesarios para que el aprendizaje profundo funcione bien, dice Culurciello. Si quieres vencer a la multitud ahora, tienes que intentar comprar a las personas que realmente saben estas cosas; de lo contrario, te retrasarás unos años, dice.