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Jack Ma imita a Google financiando inteligencia artificial

Siguiendo los pasos de las tecnológicas Google, Facebook  y Amazon, el presidente de Alibaba anunció que su compañía invertirá en firmas de inteligencia artificial. 
Bloomberg
06 febrero 2015 15:34 Última actualización 07 febrero 2015 5:0
Jack Ma, cofundador de Alibaba. (Bloomberg)

Jack Ma, cofundador de Alibaba. (Bloomberg)

La industria de la inteligencia artificial (IA), un campo que conjura imágenes de robots humanoides y sistemas informáticos autoconscientes, vuelve a ocupar un lugar destacado en empresas de Silicon Valley como Scaled Inference Inc.

En una oficina decorada austeramente de esta empresa emergente creada hace ocho meses, el fundador Olcan Sercinoglu está desarrollando un sistema de IA que ayuda a predecir acontecimientos, como por ejemplo qué sitio Web se leerá a continuación. Si bien esto dista mucho del tipo de IA que aparece en las películas de ciencia ficción, existe muchísimo interés en esta nueva generación de herramientas, que pueden ayudar en muchas cosas, desde reconocer patrones del habla hasta seleccionar miles de fotos.

“Casi todos los inversores con los que he hablado tienen interés en invertir”, dijo Sercinoglu, que recaudó 13.6 millones de dólares de financiamiento para su emprendimiento en apenas cinco meses el año pasado después de pasar 13 años trabajando de modo ocasional en proyectos de IA en Google. “Muchas empresas de IA han recaudado una cantidad significativa de dinero sin ningún plan de producto”.

Scaled Inference forma parte de más de una docena de empresas emergentes que constituyen actualmente el eje de un miniauge de la IA, vale decir, software que exhibe la intuición de las personas. Después de dos décadas en los que el área se vio afectada por un escaso financiamiento para investigación y poca atención corporativa, se está dando un renacimiento impulsado por el interés de Google, Facebook , Amazon y otras, en tanto el presidente de Alibaba, Jack Ma, dijo esta semana que la compañía china de comercio electrónico invertirá considerablemente en esta área. Además, los costos más bajos de la tecnología hacen que resulte más barato realizar los numerosos cálculos implícitos en la IA.

CRECIÓ LA PROMESA

En 2014, se fundaron por primera vez 16 empresas de IA, en comparación con dos en 2010, según datos recopilados por CB Insights para Bloomberg News. La suma invertida en empresas emergentes –algunas de las cuales se describen a sí mismas como dedicadas al aprendizaje con máquinas o aprendizaje profundo- creció hasta 309.2 millones de dólares el año pasado, 20 veces más que los 14.9 millones de dólares de 2010.

“Este campo estuvo muy estático durante 20 o 30 años”, dijo el capitalista de riesgo Vinod Khosla, que ha invertido en nuevas empresas emergentes de IA como Scaled Inference y MetaMind Inc. No obstante, con los avances en la capacidad de procesamiento y el volumen creciente de información digital, “la promesa creció”, dijo.

Al igual que Scaled Inference, muchas de las empresas emergentes de IA no desarrollan sistemas estilo Skynet ni máquinas semejantes a humanos y se concentran en cambio en fabricar herramientas inteligentes para resolver problemas corporativos específicos. La empresa emergente Expect Labs Inc. está creando software para que los comerciantes minoristas puedan agregar capacidad de procesamiento de lenguaje a las aplicaciones móviles. Clarifai Inc. ha desarrollado sistemas de reconocimiento de imágenes que pueden seleccionar miles de fotos tomadas por fotógrafos de bodas para elegir las imágenes más lindas.

No obstante, las probabilidades de las empresas emergentes son pocas si se tiene en cuenta la historia de fiascos en la IA. En los años 1970, el financiamiento para la IA se desplomó cuando los gobiernos estadounidense y del Reino Unido se cansaron del lento avance en esfuerzos como los robots autónomos. En los Ochentas, el mercado del hardware para IA decayó aún más cuando se hicieron populares las computadoras personales de Apple Inc. y de International Business Machines Corp.

“Lo que más me preocupa es la publicidad excesiva”, dijo Khosla.

Detrás de gran parte de la proliferación de empresas emergentes de IA hay grandes empresas como Google, Microsoft Corp., y Amazon, que han ido desarrollando silenciosamente capacidad de IA durante el último decenio para manejar series enormes de datos y hacer predicciones, como por ejemplo qué aviso comercial tiene más chances de ser seleccionado. A partir de mediados de la década de 2000, las empresas resucitaron técnicas de IA desarrolladas en los años Ochenta, las conectaron a computadoras potentes y comenzaron a ganar dinero.

ACADÉMICOS E INGENIEROS

Sus esfuerzos han dado como resultado productos como el alegre asistente Siri, de Apple, y los autos que no necesitan conductor de Google. También generaron acuerdos, en tanto Facebook adquirió la empresa emergente de IA de reconocimiento de voz Wit.ai el mes pasado y Google compró DeepMind Technologies Ltd. en enero de 2014.

Para Google “la inteligencia artificial será lo más grande”, dijo el presidente Eric Schmidt el año pasado en una entrevista con Emily Chang en Bloomberg Television.

Las empresas han contratado a académicos e ingenieros en IA, algunos de los cuales actualmente están desarrollando sus propias empresas emergentes. Además de Scaled Inference, ex empleados de Google también fundaron la empresa de IA Moloco Inc. y Liftlgniter de Petametrics Inc. Ingenieros de Amazon, Microsoft y Google también ocupan funciones clave en empresas emergentes como Sentient Technologies Holdings Ltd., SignalSense Inc. y Clarifai.

“En las grandes empresas de tecnología, se trabaja con datos en una escala que obliga a resolver problemas diferentes”, dijo Adam Berenzweig, máximo responsable tecnológico en Clarifai en Nueva York y ex de Google.

Los costos más bajos en el área tecnológica también han contribuido a impulsar empresas emergentes de IA. Procesar grandes cantidades de datos –la base del trabajo en IA- resulta más barato ahora que las computadoras se han vuelto más veloces y los precios de almacenar y acceder a datos han bajado.

Los sistemas llamados unidades de procesamiento gráfico de empresas como Nvidia Corp. –que permiten a éstas absorber una cantidad mayor de los cálculos monótonos pero numerosos necesarios para entrenar y desarrollar sistemas de IA- también bajaron de precio conforme las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se fabrican a una escala enorme para dispositivos como las consolas de videojuegos.

UNIVERSIDADES

“El aumento del rendimiento en los últimos 17 años ha sido extraordinario”, dijo Jon Peddie de la firma de investigación de mercado de semiconductores Jon Peddie Research. En 2014, se podía comprar una tarjeta de video con un rendimiento 84,3 veces mejor que una de 2004 por el mismo precio, dijo.

El auge de la IA también generó entusiasmo en las universidades, que observaron el éxito comercial de la IA en lugares como Google y aprovecharon los costos más bajos del hardware para llevar a cabo más investigación y colaborar con empresas de capital cerrado.

En noviembre pasado, la Universidad de California en San Francisco comenzó a trabajar con MetaMind, de Palo Alto, California, en dos proyectos: uno para detectar el cáncer de próstata y otro para predecir qué puede pasarle a un paciente después de llegar a una unidad de terapia intensiva en un hospital de modo que el personal pueda personalizar con mayor rapidez su metodología de atención.

Theresa O’Brien, vicerrectora en UCSF, dijo que la universidad se asoció a la empresa emergente –la primera de esas colaboraciones de las que tiene conocimiento- porque quiere desarrollar mejores enfoques para diseñar tratamientos médicos empleando computadoras que clasifiquen y relacionen datos, algo en lo que la IA puede resultar de ayuda.