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La IA de autoformación de Google convierte a los programadores en maestros del aprendizaje automático
Google acaba de facilitar mucho la creación de su propio sistema de IA personalizado.
Un nuevo servicio, llamado AutoML en la nube , utiliza varios trucos de aprendizaje automático para crear y entrenar automáticamente un algoritmo de aprendizaje profundo que puede reconocer cosas en imágenes.
La tecnología es limitada por ahora, pero podría ser el comienzo de algo grande. La construcción y optimización de un algoritmo de red neuronal profunda normalmente requiere una comprensión detallada de las matemáticas y el código subyacentes, así como una amplia práctica para ajustar los parámetros de los algoritmos para hacer las cosas bien. La dificultad de desarrollar sistemas de IA ha creado una carrera para reclutar talento, y significa que solo las grandes empresas con mucho dinero pueden permitirse construir sus propios algoritmos de IA a medida.
Necesitamos escalar la IA a más personas, Fei Fei Li , científico jefe de Google Cloud, antes del lanzamiento de hoy. Li estima que hay como máximo unos miles de personas en todo el mundo con la experiencia necesaria para construir los mejores modelos de aprendizaje profundo. Pero hay un estimado de 21 millones de desarrolladores en todo el mundo hoy en día, dice ella. Queremos llegar a todos ellos y hacer que la IA sea accesible para estos desarrolladores.
La computación en la nube es una de las claves para hacer que la IA sea más accesible. Google, Amazon, Microsoft y otras empresas se apresuran a agregar capacidades de aprendizaje automático a sus plataformas en la nube. Google Cloud ya ofrece muchas herramientas de este tipo, pero utilizan modelos previamente entrenados. Eso limita lo que pueden hacer; por ejemplo, los programadores solo podrán usar las herramientas para reconocer una gama limitada de objetos o escenas que ya han sido entrenados para reconocer. Una nueva generación de herramientas de aprendizaje automático basadas en la nube que pueden entrenarse a sí mismas haría que la tecnología fuera mucho más versátil y fácil de usar.
Varias empresas han estado probando Google Cloud AutoML durante los últimos meses. Disney usó el servicio para desarrollar una forma de buscar en su mercancía personajes de dibujos animados particulares, incluso si esos productos no están etiquetados con el nombre de ese personaje.
Joaquin Vanschoren , profesor del Instituto de Tecnología de Eindhoven en los Países Bajos que se especializa en aprendizaje automático automatizado, dice que todavía es un tema de investigación relativamente nuevo, aunque el interés en el área ha aumentado últimamente. Es impresionante que puedan lanzar esto como un servicio de producción tan rápido, dice.
Vanschoren dice que la automatización puede agregar una gran cantidad de costos computacionales, por lo que Google debe estar dedicando muchos recursos al servicio. Es probable que eso empeore a medida que los programadores intenten diseñar sistemas de IA que vayan más allá de la simple clasificación de imágenes e intenten abordar tareas cada vez más amplias.
Los investigadores de Google han estado probando los límites de la automatización de la IA desde hace algún tiempo. En 2016, un equipo demostró que el aprendizaje profundo podría usarse para identificar los mejores ajustes a un sistema de aprendizaje profundo. El año pasado otro grupo en la empresa utilizó selección natural simulada desarrollar una arquitectura de red óptima. Y más recientemente, dos científicos de Google aprendizaje por refuerzo usado —una técnica inspirada en la forma en que los animales aprenden a través de comentarios positivos— para mejorar automáticamente un sistema de aprendizaje profundo.
Los esfuerzos en esta área podrían, en última instancia, alimentar el gran esfuerzo por construir formas de inteligencia artificial más generales y adaptables. Pero antes de que las máquinas se hagan cargo por completo, al menos puedes intentar desarrollar tu propia IA.