Inteligencia artificial: Ya no nos necesita para avanzar

Google lo ha conseguido con Alpha Go Zero y sin conexión a la red. Predicciones de terremotos y modelos climáticos, entre sus aplicaciones.

Google anunció hace unos días en un post que su nuevo programa de Inteligencia Artificial (IA), AlphaGo Zero, es capaz de «utilizar una nueva forma de aprendizaje mediante la cual AlphaGo Zero se convierte en su propio maestro». Primero, es imprescindible recordar que el término «Go», se refiere al milenario juego de fichas blancas y negras que se juega en gran parte de Asia. El año pasado AlphaGo, la versión anterior de este sistema, le ganó a mejor jugador del mundo, Lee Sedol. Así, no resulta extraño que Google haya dedicado tantos esfuerzos en enseñarle a su sistema de IA a jugar Go: se trata de un paso importante en lo que a desarrollo se refiere.

En el artículo científico publicado en Nature se explica con bastante claridad cómo se consiguió que un sistema de IA aprendiera por sí mismo este juego. Cuando el año pasado Alpha Go batió a Sedol, se consideró un paso fundamental, pero había un aspecto importante que destacar: todo el conocimiento del programa requería de un entrenamiento realizado por un ser humano.

Lo interesante es que AlphaGo Zero evita este paso. Básicamente, esta evolución solo recibe las reglas de juego y a partir de ese momento comienza a simular partidas, ¡por millones!. El programa calcula las posibilidades de determinadas jugadas y sus probabilidades de conseguir con el triunfo con ellas. Cada una de estas evaluaciones le toma a AlphaGo Zero 0,4 segundos. La jugada más adecuada queda guardada en la memoria y alimenta el «cerebro» de la IA para futuros encuentros. A los tres días de trabajar con este sistema, Alpha Go Zero alcanzó el nivel de la versión anterior, la misma que derrotó a Sedol, y que precisó semanas para alcanzar ese nivel. Por último, Alpha Go utilizaba varios ordenadores y 48 unidades de procesamiento. Alpha Go Zero solo precisa un equipo y cuatro unidades de procesamiento y 21 días para alcanzar el nivel más alto .

Hasta aquí el «pasado», pero ¿qué significa esto? La nueva versión ha reducido a semanas un proceso que antes había tomado cerca de un año y lo ha conseguido con menos hardware y sobrepasando los logros anteriores. Es decir, se han batido todos los parámetros previos. Algo que tiene importantes aplicaciones. Al reducir el tiempo de aprendizaje y el espacio físico que ocupa este sistema, su aplicación se abre a modelos climáticos, predicciones de terremotos, diseño de materiales y fármacos. Y lo más importante es que estamos hablando de un dispositivo que lleva a cabo esta tarea sin estar conectado a la red. Hasta ahora, todos los sistemas de inteligencia artificial (Alexa, Bixby, Siri, Cortana) precisaban de la red para funcionar, esa era su base de datos. Pero en el último mes se han dado dos pasos de gigantes: uno es AlphaGo Zero, una IA que aprende por sí misma, y otro es la unidad de procesamiento neural (NPU por sus siglas en inglés) Kirin 970 desarrollada por Huawei, el primer sistema de IA que forma parte del hardware de un smartphone. Si bien es cierto que el Kirin 970 depende exclusivamente de lo que le enseñemos los humanos, de cómo lo programemos, no precisa de la red para darnos respuestas. Dedicado en gran medida a la fotografía, cuenta con una base de datos de 100 millones de imágenes que le permiten decidir, en 0,4 segundos, las mejores condiciones de luz, diafragma y sensibilidad para cada imagen. También adapta el uso de la batería a nuestras costumbres y es capaz de aislar nuestra voz cuando hablamos por teléfono en un sitio ruidoso.

La gran pregunta entonces es, ¿qué pasaría si combinamos AlphaGo Zero con Kirin 970? Una inteligencia artificial que podemos llevarla a cualquier sitio y puede aprender de lo que le enseñemos, pero también lo puede hacer por sí misma. Así, un biólogo puede crear su propia base de datos de, por ejemplo, todos los escarabajos del mundo y, en sus viajes de campo, fotografiar un espécimen y que el sistema le diga si se trata de una especie conocida o no.

Lo cierto es que existen muchas definiciones para Inteligencia Artificial. En este contexto, la que más nos interesa es la fuerte, aquella que engloba diferentes aspectos: traducción, reconocimiento facial, ajedrez....Y es precisamente aquí donde yacen algunos de los senderos más interesantes de la IA: que las máquinas comiencen a enseñarnos a nosotros a desarrollar tareas de modo más eficaz. Un futuro en el que los microchips nos enseñarán a ser más inteligentes. Llevamos décadas haciendo máquinas cada vez más inteligentes y ahora hemos dado un paso más, pues las máquinas comenzarán a hacernos más inteligentes a nosotros.

Cuando nació la imprenta, la publicación de libros se convirtió en una herramienta que incrementó nuestra cultura y conocimientos. La IA apunta a una revolución similar, un vehículo que no solo transmite conocimientos, sino que puede crearlos. ¿Estamos preparados?