Visionarios tecnológicos como Bill Gates creían que las computadoras, en algún punto, podrían escuchar y entender a los seres humanos. Hoy esto es posible gracias a la inteligencia artificial (IA).
El 2016 fue un año de expansión y democratización para esta tecnología, ya no es un tema en el que sólo Microsoft, Google, Amazon o Facebook están presentes, en cambio estas mismas organizaciones impulsan el acceso libre a algoritmos informáticos que permiten que aplicaciones, servicios, páginas web, servidores, agentes, entre otros, se vuelvan más eficientes e inteligentes.
Google liberó a finales el 2015 su biblioteca TensorFlow de código libre de Machine y Deep Learning. Actualmente compañías como Uber, Twitter, Dropbox, Snapchat, eBay y Airbus emplean esta herramienta gratuita.
Estos algoritmos de computación numérica pueden usarse en servidores, smartphones y computadoras para agregar reconocimiento de voz y traducción, reconocimiento facial, análisis de texto e imágenes, análisis del sentimiento de las personas hacia un producto o servicio, entre otras aplicaciones. Google utiliza estos algoritmos en algunos de sus servicios como su traductor, Gmail, su buscador, tanto en texto como en voz, y en Google Photos.
"Puedes encontrar infinidad de maneras para usarlo (Machine Learning)… porque es bueno para mejorar nuestra productividad, para ayudarnos como humanos a detectar patrones de manera más eficiente y rápida", dijo José Papo, manager de startups y relación con desarrolladores de Google para Latinoamérica.
"Creo que tenemos muchos ejemplos en medicina, en el sector financiero, en la nube, en los bots, todas esas áreas son buenas para retroalimentarse con Machine Learning (ML), es por eso que el ML es tan poderoso, podemos usarlo en el Internet de las Cosas, cualquier industria puede vivir una disrupción con el ML", agregó Papo.
Las conversaciones con los chatbots, por ejemplo, son posibles gracias a algoritmos de inteligencia artificial. Hoy día, estos tipos de bots se usan para capacitación, soporte técnico, ventas y noticias.
"Hay muchas librerías para poder implementar esa inteligencia artificial, hay una librería de Python que se llama Nltk (www.nltk.org), es una librería de procesamiento de lenguaje natural. Básicamente lo que hace esa librería es convertir las expresiones coloquiales en una serie comandos", explicó Ernesto Riestra, CTO de Metagraphos y profesor de robótica del Tecnológico de Monterrey.
"Cuando hablas con un chatbot que tiene este módulo con lenguaje natural tú simplemente expresas lo que te interesa y el chatbot es capaz de descomponer eso en ciertas acciones, por ejemplo, si quieres comprar un boleto de avión o si vas a ubicar en un catálogo de venta un cierto producto, tú lo puedes expresar tal cual se lo dirías a alguien en un chat y el bot tiene que ser capaz de reconocer qué tiene que accionar para hacerte llegar la información", agregó Riestra.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TAMBIÉN VA AL GYM
Otro de los grandes anuncios en la materia este año fue el lanzamiento de Universe, una plataforma de OpenAI (organización copresidida por Elon Musk y Sam Altman, entre otros) lanzada a principios de diciembre y respaldada por Microsoft, Nvidia, EA Games y otras empresas, que, básicamente, es un gimnasio para la inteligencia artificial.
Esta plataforma gratuita de software mide y entrena la IA a través de juegos (2 mil 600 de Atari y mil de Flash), sitios web y aplicaciones.
"Debemos entrenar a los sistemas de inteligencia artificial en una amplia gama de tareas que esperamos que resuelvan, y Universe nos permite entrenar a un agente en cualquier tarea que un humano podría completar con una computadora", escribió OpenAI en una publicación en su blog.
Amazon Web Services anunció a principios de diciembre su apuesta de IA. Amaxon Lex, Amazon Polly y Amazon Rekognition son los tres servicios recién lanzados por la empresa que buscan facilitar a los desarrolladores la construcción de aplicaciones que puedan entender el lenguaje natural, convertir el texto en discurso, tener conversaciones usando voz o texto, reconocer rostros y analizar imágenes.
Estos servicios son administrados por la empresa por lo que no es necesaria la construcción de algoritmos de Deep Learning ni modelos de ML para entrenar.
"Esto libera a los desarrolladores para centrarse en la definición y construcción de una nueva generación de aplicaciones que pueden ver, escuchar, hablar, entender e interactuar con el mundo que nos rodea", comentó Amazon en un comunicado.