En los últimos días parece que la inteligencia artificial, esta siendo una de las temáticas más populares en el mundillo tecnológico gracias a los recientes desarrollos, principalmente por parte del gigante informático IBM. La empresa que dominó buena parte de los inicios de la informática y que poco a poco fue perdiendo su monopolio, está invirtiendo una gran cantidad de recursos en proyectos para conseguir reproducir un cerebro humano y mejorar las características de las inteligencias artificiales actuales.
Si tenemos que fijarnos en los dos proyectos más importantes en este momento, desde mi punto de vista, elegiría a Watson y los chips con neuronas programables.
IBM Watson
Watson es uno de los proyectos en los que IBM está invirtiendo una gran parte de los recursos, este sistema es un superordenador pero en lugar de estar pensado para realizar cálculos muy complejos o simulaciones científicas o militares, ha sido diseñado y construido para producir respuestas a preguntas formuladas en lenguaje natural. Watson tiene una de las mejores inteligencias artificiales que yo conozca, consiguiendo por un lado un grado de error muy pequeño en el reconocimiento de voz y además, ser capaz de entender por qué cosa se está preguntando y buscar el resultado u obtenerlo y comunicarlo. La verdad el proyecto es muy grande, incluye en su base de datos la Wikipedia al completo y otras páginas de divulgación, pero lo novedoso no es tener una gran cantidad de datos y localizar el dato que buscamos. Lo novedoso, es que Watson puede comunicarse con una persona directamente, sin necesidad de que introduzca qué se quiere buscar.
Para demostrar la potencia de su sistema y su buena implementación IBM, retó a una partida de Jeopardy a los dos mejores jugadores contra su sistema, Watson. El resultado lo podéis ver vosotros mismos:
Watson actualmente está siendo usado, para responder a una serie de preguntas de los veteranos del ejército y proximamente quieren utilizarlo como un ayudante de cocina digital.
Chips con neuronas programables
La segunda generación de estos chips ha conseguido aumentar su capacidad de manera exponencial, respecto a su antecesor. Si al cuando se lanzó la primera unidad hablábamos de 256 neuronas programables, en esta versión contamos con un millón de ellas. Así pues podemos ver que cada vez está algo más cerca el poder replicar un cerebro humano completo (aunque para esto necesitaremos unos 20 años). Entre las ventajas que tienen estos tipos de chips, es que son perfecto para sistemas de aprendizaje (machine learning) y búsqueda y análisis de patrones. Estas áreas todavía están muy poco desarrolladas debido a que no se contaba con este tipo de chips. Además otra de sus grandes ventajas es su bajo consumo de energía, el propio chip consume 70mW en operaciones de tiempo real y cuenta con nada menos que 4096 núcleos, lo que le hace un candidato muy destacado en aplicaciones altamente paralelizables, como son las redes neuronales.
Las redes neuronales en informática, son un tipo de arquitectura algorítmica que se utiliza principalmente para simular la manera de funcionar del propio cerebro humano. Algunos de los proyectos realizados con ellas consisten en reconocimientos de patrones, como detectar si hay un perro en una foto o cuales son los límites de la carretera.
Desde mi punto de vista, con el desarrollo de estas dos investigadores, en IBM quieren ser los primeros en dominar este tipo de nuevas arquitecturas y algoritmos, para volver a ocupar la posición que perdió en favor de otras empresas tecnológicas.