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¿Está Google acaparando el mercado del aprendizaje profundo?
¿Cuánto vale una docena de investigadores de aprendizaje profundo? Al parecer, más de 400 millones de dólares.
En el 'Plex : Google está gastando cientos de millones para crear software que pueda aprender de la información almacenada en sus centros de datos.
Esta semana, Google supuestamente pagué tanto adquirir Tecnologías DeepMind , una startup con sede en Londres que tuvo una de las mayores concentraciones de investigadores en cualquier lugar trabajando en aprendizaje profundo, un campo relativamente nuevo de investigación de inteligencia artificial que tiene como objetivo lograr tareas como reconocer rostros en videos o palabras en el habla humana (ver Aprendizaje profundo).
La adquisición, dirigida a agregar expertos calificados en lugar de productos específicos, marca una aceleración en los esfuerzos de Google, Facebook y otras firmas de Internet para monopolizar los cerebros más grandes en la investigación de inteligencia artificial.
En una entrevista el mes pasado, antes de la adquisición de DeepMind, Peter Norvig , director de investigación de Google, calculó que su empresa ya empleaba a menos del 50 por ciento, pero ciertamente a más del 5 por ciento de los principales expertos mundiales en aprendizaje automático, la disciplina más amplia de la que el aprendizaje profundo es la vanguardia.
Empresas como Google esperan que el aprendizaje profundo les ayude a crear nuevos tipos de productos que puedan comprender y aprender de las imágenes, el texto y los videos que obstruyen la Web. Y en un grado significativo, los científicos académicos líderes han adoptado Silicon Valley, donde pueden comandar equipos de ingenieros en lugar de estudiantes y tener acceso a los conjuntos de datos más grandes e interesantes. Es una combinación de los recursos informáticos que tenemos y la plantilla que podemos ofrecer, dijo Norvig. En Google, si desea una copia de la Web, bueno, resulta que tenemos una disponible.
Yoshua Bengio , un investigador de inteligencia artificial de la Universidad de Montreal, estima que solo hay unos 50 expertos en todo el mundo en aprendizaje profundo, muchos de los cuales todavía son estudiantes graduados. Estimó que DeepMind empleó a una docena de ellos en su personal de aproximadamente 50. Creo que esta es la razón principal por la que Google compró DeepMind. Tiene una de las concentraciones más grandes de expertos en aprendizaje profundo, dice Bengio.
Compitiendo con Google por el talento están empresas como Amazon, Microsoft y también Facebook, que en septiembre crearon su propio grupo de aprendizaje profundo (consulte Facebook lanza un esfuerzo avanzado de inteligencia artificial para encontrar significado en sus publicaciones). Reclutó quizás al científico de aprendizaje profundo más conocido del mundo, Yann LeCun de la Universidad de Nueva York, para ejecutarlo. Su colega de NYU, Rob Fergus , también aceptó un trabajo en la red social.
Juegos de guerra : El software de DeepMind aprendió por sí solo cómo jugar Space Invaders.
A medida que el aprendizaje automático avanzado pasa de una búsqueda principalmente científica a una de gran importancia industrial, el banco de pruebas de Google es probablemente el más profundo. Los nombres que ha atraído de la academia a puestos de tiempo completo o parcial incluyen a Sebastian Thrun (quien ha trabajado en el proyecto de automóvil autónomo de la empresa); Fernando Pereira, antiguo científico informático de la Universidad de Pensilvania; Andrew Ng de Stanford; y el director de Singularity University, Ray Kurzweil.
El año pasado, Google también atrapó al reconocido investigador de aprendizaje profundo de la Universidad de Toronto, Geoff Hinton, y a un grupo de sus estudiantes cuando adquirió la empresa de Hinton, DNNresearch. Hinton ahora trabaja a tiempo parcial en Google. Le dijimos a Geoff: 'Nos gustan tus cosas. ¿Le gustaría ejecutar modelos que sean 100 veces más grandes que los de cualquier otra persona? ”Eso era atractivo para él, dijo Norvig.
No todo el mundo está contento con la llegada del proverbial Google Bus a uno de los enrarecidos recintos académicos. En diciembre, durante una reunión científica en Lake Tahoe, Mark Zuckerberg, fundador y director ejecutivo de Facebook, hizo una aparición sorpresa acompañado de guardias uniformados, según Alex Rubinsteyn, investigador de bioinformática en Mount Sinai Medical Center, quien se quejó en una publicación de blog que se había cruzado una frontera cultural entre la academia y Silicon Valley.
En el mundo académico, el estatus es el mérito de la investigación, es lo que sabes, dice Rubinsteyn. En Silicon Valley, se debe a que dirige una empresa o es rico. Y luego, las personas que las rodean también piensan en hacerse ricos.
Peter Lee, director de investigación de Microsoft, dijo Bloomberg Businessweek que los expertos en aprendizaje profundo tenían tanta demanda que tenían los mismos tipos de salarios de siete cifras que algunos mariscales de campo de la NFL de primer año.
Algunos se han resistido a la llamada de la industria. De los tres informáticos considerados entre los creadores del aprendizaje profundo (Hinton, LeCun y Bengio), hasta ahora sólo Bengio se ha quedado en la torre de marfil. Simplemente no pensé que ganar 10 veces más me haría más feliz, dice. Como académico, puedo elegir en qué trabajar y considerar metas a muy largo plazo. Además, dice, las subvenciones de la industria han comenzado a fluir hacia él a medida que las empresas se dan cuenta de que pronto se quedarán sin reclutas. Este año, planea aumentar la cantidad de estudiantes graduados que está capacitando de cuatro a 15.
DeepMind fue cofundada hace dos años por Demis Hassibis, una mujer de 37 años descrito por Los tiempos de Londres como diseñador de juegos, neurocientífico y antiguo prodigio del ajedrez. Los investigadores de DeepMind eran bien conocidos en la comunidad científica, asistían a reuniones y publicaban artículos de bastante alto nivel sobre aprendizaje automático, aunque aún no habían lanzado un producto, dice Bengio.
La experiencia de DeepMind se encuentra en un área llamada aprendizaje por refuerzo, que implica hacer que las computadoras aprendan sobre el mundo incluso a partir de comentarios muy limitados. Imagínese si solo le dijera qué calificaciones obtuvo en un examen, pero no le dijera por qué, o cuáles fueron las respuestas, dice Bengio. Es un problema difícil saber cómo podría hacerlo mejor.
Pero en diciembre, DeepMind publicó un documento que muestra que su software podría hacer eso aprendiendo a jugar siete juegos de Atari2600 utilizando como entradas solo la información visible en una pantalla de video, como la partitura. En tres de los juegos, los clásicos Breakout, Enduro y Pong, la computadora terminó jugando mejor que un humano experto. Funcionó peor en Q * bert y Space Invaders, juegos donde la mejor estrategia es menos obvia.
Estos hábiles programas informáticos podrían tener importantes aplicaciones comerciales, incluida la mejora de los motores de búsqueda (consulte Cómo una base de datos del conocimiento del mundo da forma al futuro de Google), y podrían ser particularmente útiles para ayudar a los robots a aprender a navegar por el mundo humano. El año pasado, Google adquirió varias empresas líderes en robótica, incluidos los fabricantes de varios tipos de robots humanoides (consulte La última adquisición de robots de Google es la más inteligente hasta ahora).
Ciertamente, las grandes empresas no gastarían tanto para monopolizar el talento en inteligencia artificial a menos que creyeran que estos cerebros informáticos les darán una ventaja poderosa. Puede sonar como la trama de una película, pero tal vez sea el momento de preguntarse qué haría la primera empresa en posesión de una verdadera IA con la potencia que proporcionó.
Bengio dice que no se preocupe por eso. La industria está interesada en aplicar el aprendizaje automático, y especialmente el aprendizaje profundo, a las tareas que quieren resolver, dice. Esos [esfuerzos] están en camino hacia la IA, pero aún están lejos de serlo.