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Andrej Karpathy tiene un salón de clases lleno de estudiantes de posgrado y estudiantes universitarios de Stanford absortos con su descripción de los pros y los contras de los diferentes tipos de algoritmos utilizados en el entrenamiento de una red neuronal para reconocer objetos en una imagen. De repente, desde el centro de la habitación, surge la distintiva voz artificial de Siri de Apple: No estoy seguro de lo que dijiste.
Siri, probablemente activado accidentalmente, provoca grandes risas. En esta sala, donde los estudiantes se adentran en las complejidades de aprender a crear software que comprenda mejor a los humanos y nuestros datos, el mensaje de error es un recordatorio de la explosión de aplicaciones del mundo real de la tecnología.
andrej karpatia
Hay una gran demanda de expertos en inteligencia artificial de empresas con mucho dinero como Apple, la matriz de Siri, así como de IBM, Google y Facebook. Como consecuencia, es probable que los estudiantes de la clase de Karpathy se gradúen en un mercado laboral favorable. No es raro en estos días que las grandes empresas compren nuevas empresas completas para obtener el talento. La competencia es tan dura que las empresas más pequeñas están comenzando a ampliar el reclutamiento más allá de las carreras de informática a campos como la cosmología y la física. En la startup de inteligencia artificial Maluuba, el director ejecutivo Sam Pasupalak tiene especialistas en contratación de investigadores que analizan los artículos académicos publicados todos los días, buscan autores que puedan ser buenos miembros del personal y asisten a conferencias para atraer a los investigadores líderes después de sus charlas. Joshua Clarke, socio del reclutador Heidrick & Struggles, dice que la experiencia en IA es muy importante hoy en día porque las empresas de tecnología no son las únicas que compiten por estos candidatos. Las compañías Fortune 500 también están evaluando cómo la IA afectará sus negocios.
No es raro en estos días que las grandes empresas compren nuevas empresas completas para obtener el talento. La competencia es tan dura que las empresas más pequeñas están reclutando no solo a estudiantes de ciencias de la computación, sino también a graduados en campos como la cosmología y la física.
Nadie personifica mejor la guerra por el talento de la IA que Karpatia él mismo. El estudiante de doctorado de 29 años es una estrella en ascenso en el campo de las redes neuronales, un área de moda de la inteligencia artificial. Cuando se gradúe en mayo, se convertirá en uno de los investigadores fundadores de OpenAI, una empresa de investigación sin fines de lucro. Karpathy ha visto lo que es trabajar en nuevas empresas y ha pasado dos veranos en el gigante Google. OpenAI, que ofrece la capacidad de construir una nueva institución desde cero, también promete la libertad intelectual de la academia y el dinero para hacer posible el trabajo, dice. OpenAI ya ha anunciado mil millones de dólares en donaciones de Peter Thiel, Elon Musk y empresas como Amazon Web Services.
Karpathy ha estado interesado en las computadoras desde que tiene memoria. Cuando tenía solo cinco o seis años en Kosice, Eslovaquia, les rogó a sus padres una computadora; él fue la primera persona en la ciudad en conseguir uno. Recuerda jugar juegos y hacer dibujos con MS Paint. La programación también es un acto de creación, dice.
$ 1 mil millones
Financiamiento de OpenAI, el próximo empleador de Karpathyu2019
Después de mudarse a Canadá cuando era adolescente, Karpathy se matriculó en la Universidad de Toronto con la esperanza de trabajar en computadoras cuánticas. Cambió de opinión después de tomar una clase del experto en aprendizaje automático Geoffrey Hinton, pionero en la programación de redes neuronales.
Si bien los enfoques más antiguos de la IA dieron inteligencia a las computadoras a través de búsquedas de datos de fuerza bruta, dice Karpathy, las redes neuronales están diseñadas para aprender de una manera análoga al cerebro. Estos programas hacen asociaciones y reconocen patrones, lo que les permite vencer a otros tipos de tecnología de inteligencia artificial en pruebas de reconocimiento de imágenes, descubrimiento de fármacos y el pan y la mantequilla de Siri: escuchar y hablar como humanos.
Hacer computadoras que puedan aprender y comprender más como las personas es el último metaproblema de la informática, dice Karpathy. Si las computadoras pueden combinar la comprensión humana con su capacidad para almacenar y acceder a enormes cantidades de datos, dice, la IA allanará el camino para un gran progreso en robótica, automóviles autónomos, sistemas de seguridad que reconocen rostros y voces, arte y casi cualquier cosa que puedas pensar.
Fue a través de un proyecto paralelo que asumió mientras trabajaba en su doctorado que Karpathy llamó la atención de Greg Brockman, fundador de OpenAI.
Por diversión, Karpathy había programado una red neuronal que puede aprender a generar texto en cualquier estilo: el de Shakespeare, el de Obama, el que sea en el que esté entrenado. Una pieza de código de solo 100 líneas puede encontrar patrones en poemas, matemáticas o cualquier flujo de símbolos, dice Karpathy. Su red puede entonces producir cadenas de caracteres en ese estilo. Para una lectura humana, aunque sea algo cercana, lo que la red produce actualmente es en su mayoría tonterías con un toque de Shakespeare o de oratoria presidencial. Pero Karpathy dice que mejora cada vez más cuanto más texto de entrenamiento recibe.
La decisión de Karpathy de publicar el código subyacente de la red en línea para que cualquiera lo use impresionó a Brockman. Involucrar al público es una forma en que OpenAI espera lograr avances en IA y aprendizaje automático, dice.
Una vez que Brockman tuvo a Karpathy en la lista de personas que le gustaría incorporar a OpenAI, comenzó a aprovechar cada nueva contratación para atraer a Karpathy a unirse. Las mejores personas quieren trabajar con las mejores personas, dice Brockman. De hecho, dice Karpathy, generalmente lo reclutan ingenieros que conoce y no responde las llamadas de los reclutadores. Una contratación clave fue John Schulman, un recién graduado de doctorado de la Universidad de California, Berkeley. Una vez que Schulman dijo que iba a trabajar con Brockman, dice Karpathy, supo que el proyecto era serio. Su enfoque en la creatividad y el potencial de la IA para beneficiar a la humanidad también fueron atractivos. Queremos asegurarnos de que ninguna empresa tenga el monopolio de la IA y guiar el campo de la manera más beneficiosa para el público en general, dice Karpathy.
En clase, Karpathy tiene la habilidad de dar vida a la tecnología. Después de 60 minutos analizando los pros y los contras de los algoritmos de procesamiento de imágenes, describe un proyecto de Google que revela qué partes de una imagen prioriza una red neuronal al identificar objetos a la vista. En la pantalla aparece una foto divertida de una oveja que el programa mejoró con la cara de un perro. Los conjuntos de datos utilizados para entrenar las redes neuronales contienen tantas imágenes de los animales que las redes neuronales terminan alucinando a los perros, dice.