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martes, 30 de julio de 2013

¿Es posible la búsqueda sin Google?


El imperio de Google. Cientos de miles de servidores, millones de procesadores a los que activan 14.000 millones de páginas web, un 78% del mercado global... ¿Quiénes son los que pretenden retar al gigante?


Pese a que las consultas diarias a Google ascienden a más de 7.200 millones y que es el buscador más utilizado en el mundo a nivel general, existen aún países donde este monstruo, con una cuota del mercado de un 78%, no es la principal fuente de consultas. 

Es el caso de Corea del Sur, China y Rusia, que representan un parte muy importante de los usuarios actuales de la Red, y donde el mayor pedazo del pastel de las búsquedas no se lo lleva Google. 

"En su momento Google fue el mejor motor de búsquedas del mercado, pero hoy esa afirmación es discutible" dice Greg Sterling, un experto en tecnología que escribe en una web especializada. 

A continuación les presentamos algunos de los principales competidores: 

Bing

Este servicio de Microsoft es el principal competidor de Google si se tiene en cuenta el mercado global, aunque tiene menos de una vigésima parte del tráfico, según StatCounter. 

La diferencia más obvia entre los dos es el uso por parte de Bing de fotos en color en su página principal. Los cambios recientes más notables incluyen una lista de sugerencias de búsqueda en tiempo real y una lista de las búsquedas relacionadas (llamada 'panel de explorador'). 

Microsoft también ha estado experimentando con servicios de redes sociales. 

Yandex

Es el buscador más popular en Rusia. Tiene, además, versiones en inglés, turco y ucraniano. La interfaz se puede configurar en ruso, ucraniano, bielorruso, tártaro y kazajo. Yandex no es solo un buscador, ya que al igual que Google tiene muchos servicios paralelos. 

La firma se encuentra en la actualidad renovando su diseño, y ha introducido una característica llamada 'islas', bloques de información con los que se puede interactuar desde la página, evitando la necesidad de hacer clic a través de otros sitios. 

Duck Duck Go

Este buscador pone en el centro de su política la privacidad, prometiendo no recolectar ni compartir información sobre sus usuarios, una cuestión de actualidad después de que Google, Microsoft y otros gigantes hayan proporcionado información a la Agencia de Seguridad Nacional (NSA) estadounidense. 

Su tráfico se disparó después de que se hicieran públicos los detalles del programa PRISM, revelado por el excontratista de la CIA Edward Snowden. 

Blippex

La mayoría de los buscadores elaboran sus listas de resultados a partir de análisis de palabras y vínculos en una página.

Blippex, por el contrario, las elabora según su 'ranking' Dwell, que tiene en cuenta la cantidad de tiempo que un usuario permanece en una página. Cuanto más tiempo permanezca, más importante es la página para el buscador. 

Blippex fue lanzado en julio de 2013 pero sus desarrolladores prometen que cuanta más gente lo use mejor será el servicio. 

Wolfram Alpha

En vez de proporcionar vínculos a otras páginas, este buscador recolecta hechos y datos de fuentes primarias y después permite que la información sea estructurada y comparada con otras, presentando los resultados en forma de tablas, gráficos u otras ilustraciones. 

A diferencia de Google, Wolfram Alpha responde a las preguntas directamente, en lugar de ofrecer una lista de los documentos o sitios que contengan parte de las palabras. En realidad, Wolfram Alpha no es un motor de búsqueda, ya que no busca respuestas a las preguntas en un conglomerado de páginas web o documentos. El sistema realiza un procesamiento de la respuesta extraída de una base de datos estructurados. 

Wolfram también cobra por un servicio 'Pro', que permite a los usuarios subir imágenes y sus propias estadísticas para ser analizadas, y promete mejores resultados. 

Blekko

Buscador estadounidense lanzado al público el 1 de noviembre de 2010. La característica distintiva de Blekko son sus 'slashtags', una herramienta para que los usuarios filtren los resultados que quieren obtener. 

Si, por ejemplo, un usuario quiere saber dónde comprar un pastel, escribirá 'pastel de chocolate/tienda/restaurante', pero si quiere ver una lista de los artículos más recientes sobre el tema en lo alto de la lista escribirá 'pastel de chocolate/blog/fecha'. 

Los resultados entonces se agrupan en diferentes categorías, como compras, recetas y decoración de pasteles, para ayudar a que los usuarios se centren en lo que más les interesa. 

Naver

Este buscador, el más popular de Corea del Sur, fue creado en 1999 por un grupo de antiguos especialistas de Samsung.

Las búsquedas dan como resultado listas de hipervínculos agrupadas de acuerdo con su lugar de proveniencia: blogs, redes sociales, anuncios, aplicaciones, libros o servicios de noticias. 

Los vínculos generalmente llevan a los usuarios a servicios propios de Naver, incluidos sus 'cafés', o áreas donde la gente comparte intereses similares y publica contenido sobre ellos. 

Baidu

Baidu es el servicio más popular en China y ha tenido más éxito en desbancar a Google que los buscadores de otros países, al ocupar el 80% del mercado de ese país. 

Quizá la característica más popular de Baidu, que otros motores de búsqueda como Google no tienen, es la posibilidad de efectuar búsquedas de archivos de audio (MP3, WMA/SWF...), debido a que las leyes de la República Popular China no contemplan la protección de los derechos de autor en Internet y Baidu se encuentra bajo jurisdicción china.

Hasta hace poco el servicio funcionaba solo en chino, pero recientemente lanzó una página web en inglés.

jueves, 27 de junio de 2013

¿El momento de la inteligencia artificial?

Iniciativas pretenden buscar una meta que pareciera de ciencia ficción: lograr que una máquina piense. Algunos parecen estar seguros de lograrlo en una década o menos. Para mediados del año pasado, un grupo de investigadores de Google y la Universidad de Stanford anunciaron que habían alcanzado una meta importante: lograron que un computador aprendiera qué es un gato. 

A primera vista suena como una tarea irrisoria, un logro casi pueril. Para que un computador reconozca un gato, bueno, se le dice qué características, qué patrones, definen a un gato y de ahí para adelante la cosa parece resultar simple. Pero, ¿qué pasa si no se le da ningún parámetro de reconocimiento?, ¿si apenas se le bombardea con un gran cúmulo de información y de los datos emerge una suerte de consciencia acerca de qué es un gato? ¿Clasifica esto como aprendizaje, un primer paso hacia el pensamiento? Durante años, la posibilidad de que un computador aprenda ha sido una suerte de Santo Grial para una amplia gama de profesionales que comienza en artistas y escritores y va hasta ingenieros y científicos de computadores. 

Más allá del apocalipsis, el exterminio de la vida a mano de las máquinas, la posibilidad de un sistema pensante constituido por silicio abre un universo de aplicaciones que arrancan por el estudio a fondo del cerebro y la corrección de desórdenes como la esquizofrenia y el Alzheimer., por ejemplo. Pero, ¿es esto posible, al menos en el futuro cercano? Henry Markram, neurocientífico, cree que sí. En enero de este año, Markram obtuvo más de mil millones de euros en financiación para construir una suerte de cerebro virtual, una simulación computarizada de un cerebro humano, de acuerdo con un reporte de la revista Wired. Los fondos vienen de parte de la Unión Europea y pretenden darle el músculo financiero a un proyecto que, en la visión de Markram, debe involucrar a una buena parte de la comunidad científica mundial para producir la cantidad de experimentos y datos necesarios para alimentar un modelo que, en últimas, imite un proceso de pensamiento en un computador.

 La ambición de Markram es tener un modelo funcional en 10 años, una tarea que, en cierto aspecto, implica enseñarle a pensar a una máquina para poder estudiar cómo sucede este proceso y, al mismo tiempo, detectar cómo se corrompe mediante la introducción de enfermedades. 

El método de Markram, según Wired, pretender descifrar por completo la relación entre un grupo de neuronas, apenas un circuito en los millones de combinaciones existentes en un cerebro. Desde ahí, asegura el neurocientífico, es posible inferir y simular cómo se comportarían el resto de conexiones y, con estos datos, se podría construir el modelo completo en un computador. Aunque ambos proyectos distan mucho el uno del otro en temas como escala y alcances (la iniciativa de Google y la de Markram), las dos investigaciones persiguen la idea de que la máquina piense. Una posibilidad que, vista desde cierta perspectiva, puede que ya esté presente. 

Aprendiendo el contexto 

 Para 2002, el buscador de Google comenzó a implementar una serie de tecnologías que intentaban enseñarle al motor de búsqueda el contexto en el que las palabras son usadas. En cierto sentido, los ingenieros de la compañía encontraron la forma de que la máquina pudiera entender una palabra por el contexto en el que estaba expresada. Esto le permitió al buscador entender que cuando alguien buscaba “perro caliente” se refería a un producto comestible y no a un cachorro en llamas, según escribe Steven Levy en su libro ‘In the plex’. 

De nuevo, un logro modesto, pero fundamental, porque entender el contexto en el que se dicen las palabras es un elemento que forma parte del proceso por el cual los humanos aprenden el lenguaje. ¿Significa esto que la máquina piensa? No, dice un amplio número de científicos. Pero puede que estos sean pasos fundamentales para acercarse a ese objetivo. En su libro, Levy entrevista a un ingeniero quien sugiere que, algún día, la búsqueda de otras formas de vida no se hará afuera del planeta, sino al interior de un computador. 

No vida extraterrestre, sino tan sólo alienígena, incubada en un servidor, tal vez. La búsqueda de una máquina pensante pasa por un aspecto definitivo: el manejo de los datos, la utilización de una vasta cantidad de información para alimentar algoritmos que, a la postre, puedan evolucionar y producir nuevos resultados. 

No se trata de generar creatividad, pero sí de respuestas anticipadas en escenarios sin patrones muy claros; escenarios como el tráfico de una ciudad. La idea de un carro que se maneje solo parece ser hoy en día un asunto que bordea la posibilidad. 

En este momento hay varias iniciativas andando, literalmente, en este sentido. Pocos de estos proyectos podrían ver su implementación en el mercado masivo por cuenta del costo de los sistemas con los que operan (notablemente la iniciativa de Google, que emplea láseres para determinar la distancia entre un carro y otro, entre otras variables). De acuerdo a un reporte de John Markoff en The New York Times, Mobileye Vision Technologies es una compañía que, utilizando cámaras y algunos algoritmos, pretende construir un vehículo automatizado por apenas una fracción del precio de sus competidores. En cierto sentido, muy rudimentario por cierto, el modelo implementado por esta empresa se asemeja al funcionamiento de la corteza visual en los humanos.

martes, 21 de mayo de 2013

Google y NASA abrirán un laboratorio de computación cuántica

  • Research at Google, la rama de investigación del gigante de las búsquedas, ha anunciado la apertura de un laboratorio de investigación en colaboración con la NASA que será bastante especial.
  • En este laboratorio se desarrollarán proyectos de inteligencia artificial que se apoyarán sobre el paradigma de la computación cuántica.
  • El laboratorio contará con un computador cuántico de la empresa D-Wave Systems.


El 15 de mayo comenzó el Google I/O 2013, la sexta edición del evento anual que Google celebra para los desarrolladores; uno de los eventos más importantes para la compañía y, sin duda, también uno de los más relevantes del sector. Si bien el Google I/O acapara toda la atención, un gigante como Google no para su marcha y sus departamentos y divisiones siguen trabajando con su cartera de proyectos y servicios, incluyendo los proyectos de investigación. El área de Investigación de Google ha realizado un anuncio bastante interesante que nos abre la puerta a una nueva era en el ámbito de la computación: la computación cuántica y, en este sentido, Google se une a la NASA para crear un laboratorio de inteligencia artificial basado en la computación cuántica.

El anuncio, sin duda, es una noticia de bastante interesante y más aún si tenemos en cuenta quién es el encargado de hacer pública la noticia: Hartmut Neven. ¿Y quién es Hartmut Neven? Neven es el Director de Ingeniería de Research at Google, un experto en inteligencia artificial y visión artificial (especialmente en el reconocimiento de objetos) que lleva, desde el año 2006, trabajando en el ámbito de computación cuántica para desarrollar algoritmos de aprendizaje de computadoras, una de las bases sobre las que se apoya la visión artificial y el reconocimiento de patrones. Teniendo en cuenta este contexto y que, además, en colaboración con D-Wave Systems (una empresa pionera en esta materia) desarrolló el primer sistema de reconocimiento de imágenes basándose en algoritmos cuánticos, la creación de este laboratorio es, sin duda, algo bastante interesante.

¿Y cuál es la idea? ¿Para qué crear un laboratorio de inteligencia artificial centrado en el mundo de la computación cuántica? Según comentaba Neven, el paradigma de la computación cuántica puede ser la clave para resolver la mayoría de retos y problemas que presenta el aprendizaje de los sistemas, es decir, mejorar los modelos en los que se basa la inteligencia de estas máquinas y, así, obtener mejores predicciones y, por tanto, mejores resultados.

Con el objetivo de trabajar en esta línea, Google ha creado el Quantum Artificial Intelligence Lab, una instalación que se ubicará en el Centro de Investigación Ames de la NASA y donde se ubicará un computador cuántico de la empresa D-Wave Systems. En esta instalación, Google espera que trabajen investigadores de todo el mundo y, para ello, abrirá las puertas de este centro para aplicar la computación cuántica a la inteligencia artificial y, además, la NASA podrá usar este computador para realizar experimentos propios y también se dedicará el 20% del tiempo a otras investigaciones universitarias.

Para hacernos una idea de lo que puede suponer esto, los computadores cuánticos de D-Wave Systems son sistemas que cuestan alrededor de 10 y 15 millones de dólares, manejan 512 qbits y son 3.600 veces más rápidos que un computador convencional; una potencia de cálculo que servirá para que en el futuro los servicios de Google sean mucho más inteligentes y nos puedan ofrecer, casi sin tener que pedírselo, información de precisión adelantándose a nuestras propias peticiones.


Imaginemos búsquedas personalizadas que se basan en nuestro historial, nuestra posición geográfica y cualquier otra información que hayamos generado y, a partir de ello, generan un modelo sobre nuestros hábitos o nuestro comportamiento con el que un sistema es capaz de predecir la información que vamos a requerir o, por ejemplo, sistemas que son capaces de reconocer patrones y objetos con gran precisión o reconocer la voz y procesar el lenguaje natural (algo que ya dejó caer Ray Kurzweil al poco de incorporarse a Google).

Para Google, la computación cuántica puede marcar un antes y un después en el reconocimiento de voz y disparar las posibilidades de su buscador pero, en general, este nuevo paradigma puede aportar mucho en otros campos como la investigación médica o los sistemas de radar; una tecnología de la que sin duda cada vez oiremos hablar más.

lunes, 20 de mayo de 2013

Google creará inteligencia artificial con un ordenador cuántico


Google abrirá un Laboratorio Cuántico de Inteligencia Artificial, con un ordenador cuántico 3.600 veces más rápido que uno convencional, para poder "dar solución a los problemas más desafiantes de la informática".

 El laboratorio, ubicado en el Centro de Investigación Ames de la NASA, en California, contará con el ordenador cuántico de la empresa canadiense D-Wave Systems y colaborará con la Asociación de Universidades de Investigación Espacial (USRA, por sus siglas en inglés), "que invitará a investigadores de todo el mundo a formar parte de este proyecto".

 Según explica en el blog de Google Hartmut Neven, director de ingeniería de la compañía, el propósito principal de la investigación es "estudiar cómo la informática cuántica puede hacernos avanzar en el campo del aprendizaje automático".

 "Si queremos curar enfermedades, necesitamos conocer mejor cómo estas se desarrollan. Si queremos crear políticas ambientales eficaces, necesitamos saber más sobre el clima. Y si queremos construir un motor de búsqueda más útil, tenemos que comprender mejor las preguntas habladas y escritas que existen, para así obtener la mejor respuesta" señaló Neven.

 Asimismo, el director de ingeniería de Google subrayó que "creemos que el aprendizaje automático cuántico puede ayudarnos a encontrar la manera más creativa de solucionar problemas de todas las permitidas por las leyes de la física", al tiempo que añadió que "nos hace mucha ilusión empezar el proyecto junto con el Centro Ames, D-Wave, la USRA y científicos de todo el mundo", añadió.

viernes, 26 de abril de 2013

Ray Kurzweil y la inteligencia artificial de Google


El conocido futurista Ray Kurzweil comenzó a trabajar en Google hace cuatro meses, y recientemente dio una entrevista a Wired donde revela algunos de los trabajos que está realizando dentro de la compañía, relacionados con entender el lenguaje natural de las personas.

 “La búsqueda ha avanzado más allá de encontrar palabras clave, pero todavía no puede leer todas estos miles de millones de sitios y páginas web para encontrar contenido semántico. Si escribes un post, tienes algo que decir, no estás sólo creando palabras y sinónimos. Nos gustaría que los computadores comprendieran ese sentido semántico. Si eso ocurre, y creo que es posible, las personas podrían hacer preguntas más complejas”, explicó Kurzweil.

 La investigación de Kurzweil está relacionada con un proyecto de Google usando simulaciones del cerebro humano para crear inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas. La idea es que los computadores puedan reconocer mejor lo que las personas quieren decir, y aprender de lo que hacen. Si una máquina llegara a ese nivel, según Kurzweil sería consciente. 

 “Tengo una fecha consistente de 2029 para esa visión. Y eso no significa sólo inteligencia lógica. Significa inteligencia emocional, ser divertido, entender el chiste, ser sexy, ser amoroso, entender la emoción humana. Eso es en realidad lo más complejo que hacemos. Eso es lo que separa a computadores y humanos hoy. Creo que esa brecha se cerrará en 2029″, aseguró. El resto de la entrevista se puede encontrar en el link abajo, donde Kurzweil se refiere a las estructuras de los cerebros y la posibilidad de extender la vida y no morir, un tema recurrente en sus libros.