Explosión de IA de Google en un gráfico

Naturaleza. Actas de la Academia Nacional de Ciencias . El Diario de la Asociación Médica Americana .

Estas son algunas de las revistas académicas más elitistas del mundo. Y el año pasado, una empresa de tecnología, Google de Alphabet, publicó artículos en todos ellos.

La racha sin precedentes de resultados científicos del gigante de búsquedas de Mountain View abarcó todo, desde oftalmología hasta juegos de computadora, neurociencia y modelos climáticos. Para Google, 2016 fue un annus mirabilis durante el cual sus investigadores descifraron las principales revistas y establecieron récords de gran volumen.

Detrás del aumento está la creciente inversión de Google en inteligencia artificial, particularmente en aprendizaje profundo, una técnica cuya capacidad para dar sentido a las imágenes y otros datos está mejorando servicios como la búsqueda y la traducción (ver 10 Tecnologías innovadoras 2013: Aprendizaje profundo).

Según el recuento que Google proporcionó a Revisión de tecnología del MIT, publicó 218 artículos en revistas o conferencias sobre aprendizaje automático en 2016, casi el doble que hace dos años.

Buscamos datos similares en Web of Science, un servicio de Clarivate Analytics, que confirmó el aumento. Clarivate dijo que el impacto de las publicaciones de Google, según una medida de fuerza de publicación que utiliza, fue de cuatro a cinco veces el promedio mundial. En comparación con todas las empresas que publican prolíficamente sobre inteligencia artificial, Clarivate clasifica a Google en el puesto número 1 por un amplio margen.

Bromear

La explosión de publicaciones no es un accidente. Google ha más que triplicado el número de investigadores de aprendizaje automático que trabajan para la empresa en los últimos años, según Yoshua Bengio, especialista en aprendizaje profundo de la Universidad de Montreal. Han reclutado como locos, dice.

Y para capturar las selecciones de primera ronda de los laboratorios de computación, las empresas no solo pueden ofrecer un salario del tamaño de Silicon Valley. Es difícil contratar gente solo por dinero, dice Konrad Kording, neurocientífico computacional de la Universidad Northwestern. Las personas más importantes se preocupan por hacer avanzar el mundo, y eso significa escribir documentos que el mundo pueda usar y escribir código que el mundo pueda usar.

En Google, la carga científica ha sido encabezada por DeepMind, la empresa británica de inteligencia artificial de alto concepto iniciada por el neurocientífico y programador Demis Hassabis. Google lo adquirió por 400 millones de dólares en 2014.

Hassabis no ha dejado ninguna duda de que se aferra a sus ambiciones científicas. en un enero entrada en el blog , dijo que DeepMind tiene una cultura híbrida entre el pensamiento a largo plazo de un departamento académico y la velocidad y el enfoque de las mejores empresas emergentes. Alinearnos con las metas académicas es importante para nosotros personalmente, escribe. Kording, uno de cuyos estudiantes de posdoctorado, Mohammad Azar, fue contratado recientemente por DeepMind, dice que se entiende perfectamente que la mayor parte de los proyectos promueven la ciencia.

El año pasado, DeepMind publicó dos veces en Naturaleza , la misma revista histórica donde se informó por primera vez sobre la estructura del ADN y la secuenciación del genoma humano. Un artículo de DeepMind se refería a su programa AlphaGo, que derrotó a los mejores jugadores humanos en el antiguo juego de Go; el otro describió cómo una red neuronal con una memoria de trabajo podría comprender y adaptarse a nuevas tareas.

Luego, en diciembre, los científicos de la división de investigación de Google publicaron el primer documento de aprendizaje profundo nunca apareció en JAMA, la augusta revista de los médicos de Estados Unidos. En él, mostraron que un programa de aprendizaje profundo podría diagnosticar una causa de ceguera a partir de imágenes de la retina tan bien como un médico. Ese proyecto fue liderado por Cerebro de Google , un grupo de inteligencia artificial diferente, con sede en la sede de la empresa en California. También dice que prioriza las publicaciones, señalando que los investigadores allí establecer su propia agenda .

Batalla de IA

El concurso para desarrollar una IA más poderosa ahora involucra a cientos de empresas, con una competencia más intensa entre los principales gigantes tecnológicos como Google, Facebook y Microsoft. Todos ven la oportunidad de obtener nuevas ganancias mediante el uso de la tecnología para obtener más de los datos de los clientes, para tener autos sin conductor en la carretera o en medicina. La investigación se lleva a cabo en una atmósfera de invernadero que recuerda los primeros días de los chips de computadora, o de las primeras plantas y medicamentos biotecnológicos, tiempos en los que notables primicias académicas también sentaron las bases de nuevas industrias.

Eso explica por qué es importante llevar el puntaje de las publicaciones. El viejo dicho académico publicar o perecer está comenzando a definir la carrera de la IA, dejando a las empresas que tienen registros de publicación débiles en una gran desventaja. Apple, famosa por mantener un estricto secreto en torno a sus planes y lanzamientos de productos, descubrió que su cultura estaba perjudicando sus esfuerzos en IA, que se han quedado rezagados con respecto a los de Google y Facebook.

Entonces, cuando Apple contrató al científico informático Russ Salakhutdinov de Carnegie Mellon el año pasado como su nuevo jefe de IA, se le permitió de inmediato romper el código de secreto de Apple al escribir blogs y dar charlas. En una importante conferencia científica sobre el aprendizaje automático a fines del año pasado en Barcelona, ​​Salakhutdinov señaló que Apple también empezaría a publicar . Mostró una diapositiva: ¿Podemos publicar? Si.

Salakhutdinov hablará en Revisión de tecnología del MIT El evento EmTech Digital sobre inteligencia artificial de la próxima semana en San Francisco.

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