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.

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.

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. 

 Link: How Ray Kurzweil will help Google make the ultimate AI brain (Wired)

Google ya tiene su gurú sobre inteligencia artificial

Se trata de Ray Kurzweil. Quién es el experto que vaticina que para 2045 se podrá construir una computadora capaz de replicar la mente humana. Qué cargo ocupará.

A los 64 años, Ray Kurzweil es la nueva figurita difícil que el gigante Google reclutó en sus cuarteles.

El  gurú especialista en inteligencia artificial anunció que se mudará a California para comenzar su nuevo trabajo como Director de ingeniería en Google. Trabajará en procesamiento del lenguaje, aprendizaje automático y otros proyectos.

“Me entusiasma formar equipo con Google para trabajar en algunos de los problemas más difíciles dentro de la informática, para poder hacer realidad las visiones ‘irrealistas’ en las próximas décadas”, dijo Kurzweil en su sitio web.

El experto fue un prodigio de la codificación que, de joven, enseñó a las computadoras a reproducir música y a predecir las mejores facultades para los estudiantes de secundaria. Posteriormente, construyó una línea de sofisticados sintetizadores de música y escáneres primitivos y luego trabajó en software de inteligencia artificial para operadores de renta variable de Wall Street.

“Ray Kurzweil es la mejor persona que conozco para predecir el futuro de la inteligencia artificial”, escribió Bill Gates, el co-fundador de Microsoft, en la solapa de uno de los libros de Kurzweil.

El corpus de trabajo de Kurzweil es una cuestión crucial para la gente de Google, que imagina los teléfonos inteligentes como extensiones del cerebro. “Imagine a Google ampliando su cerebro”, dijo el cofundador y máximo responsable ejecutivo del motor de búsqueda, Larry Page, en una entrevista en 2004. “Por ejemplo, usted piensa algo y su teléfono móvil podría susurrarle la respuesta al oído”.

Fuente: fortunaweb.com.ar

La inteligencia artificial viable, cada vez más cerca

Usando técnicas de inteligencia artificial inspiradas en las teorías sobre el modo en que el cerebro reconoce los patrones, las empresas de tecnología informan de asombrosos avances en campos tan diversos como la visión computarizada, el reconocimiento del habla y la identificación de nuevas moléculas prometedoras para el diseño de fármacos.

Los avances han provocado un entusiasmo generalizado entre los investigadores que diseñan programas informáticos para realizar actividades humanas como ver, escuchar y pensar. Ofrecen la promesa de máquinas que conversan con los humanos y llevan a cabo tareas como conducir coches y trabajar en fábricas, lo que amplía el abanico de robots automatizados que podrían sustituir a los trabajadores humanos.

La tecnología, llamada aprendizaje profundo, ya se ha puesto en marcha en servicios como Siri, la ayudante personal de Apple, que se basa en el servicio de reconocimiento del habla de Nuance Communications, y en Street View, de Google, que usa la visión automática para identificar direcciones específicas.

Pero lo novedoso es la velocidad y precisión cada vez mayores de los programas de aprendizaje profundo, a menudo llamados redes neurales artificiales o simplemente redes neurales por su parecido con las conexiones neurales del cerebro. “Ha habido muchos nuevos resultados asombrosos con los métodos de aprendizaje profundo”, dice Yann LeCun, informático de la Universidad de Nueva York que llevó a cabo una investigación pionera en el reconocimiento de la escritura manual en los laboratorios Bell.

Quienes investigan la inteligencia artificial son extremadamente conscientes de los peligros de ser demasiado optimistas. Durante mucho tiempo, su disciplina ha sufrido las consecuencias de estallidos de entusiasmo fuera de lugar.

En la década de los sesenta, algunos informáticos creían que en 10 años tendríamos un sistema de inteligencia artificial viable. En los ochenta, una oleada de nuevas empresas comerciales se estrelló, lo que condujo a lo que algunos llamaron el “invierno de la inteligencia artificial”.

Pero los últimos logros han impresionado a un gran número de expertos informáticos de toda índole. En octubre, por ejemplo, un equipo de estudiantes de posgrado que trabajaba con el informático de la Universidad de Toronto Geoffrey E. Hinton ganó el primer premio de un concurso patrocinado por Merck cuyo objetivo era diseñar programas que ayudasen a encontrar moléculas que podrían conducir a nuevos fármacos.

A partir de un conjunto de datos que describía la estructura química de miles de moléculas distintas, utilizaron los programas de aprendizaje profundo para determinar qué molécula tenía más posibilidades de convertirse en un agente farmacológico eficaz.

Los avances en el reconocimiento de patrones tienen consecuencias no solo para el desarrollo de fármacos sino también para toda una serie de usos entre los que se encuentran el marketing y la aplicación de las leyes. Por ejemplo, los comerciantes pueden analizar con una mayor precisión las grandes bases de datos sobre el comportamiento de los consumidores para obtener información más exacta sobre los hábitos de compra. Y es probable que la mejora del reconocimiento facial haga que la tecnología que se aplica a la vigilancia se vuelva más barata y habitual. Las redes neurales artificiales, una idea que se remonta a los cincuenta, intenta imitar la forma en la que el cerebro absorbe la información y aprende de ella. En las últimas décadas, Hinton, de 64 años, ha encabezado el estudio de nuevas técnicas con gran capacidad de ayudar a las redes artificiales a reconocer patrones.

Las redes neurales artificiales modernas están compuestas por un conjunto de componentes informáticos que se dividen en entradas, capas ocultas y salidas. Estos conjuntos pueden ser “entrenados” mediante la exposición repetida al reconocimiento de patrones como imágenes o sonidos. Los sistemas de aprendizaje profundo han superado a los humanos en pruebas de alcance limitado.

Una muestra especialmente audaz del aprendizaje profundo se produjo en una conferencia celebrada en octubre en Tianyín, China, cuando Richard F. Rashid-, científico de alto nivel de Microsoft, dio una conferencia en un auditorio grande y oscuro mientras un programa informático reconocía sus palabras y, simultáneamente, las mostraba en inglés en una gran pantalla situada sobre su cabeza. Luego, en una demostración que provocó un aplauso de admiración, empezó a hacer una pausa después de cada frase y las palabras se fueron traduciendo a caracteres de chino mandarín, acompañados por una simulación de su propia voz en ese idioma, que Rashid nunca ha hablado. La hazaña fue posible, en parte, por las técnicas de aprendizaje profundo que han facilitado que se avance en la precisión del reconocimiento del habla.

Rashid, que supervisa la organización de investigación mundial de Microsoft, admite que, aunque el nuevo programa de reconocimiento del habla de su empresa comete un 30% menos de errores que los modelos anteriores, “todavía dista de ser perfecto”. “En lugar de una palabra incorrecta por cada cuatro o cinco, ahora la tasa de error es de una palabra por cada siete u ocho”, escribe en la página de Microsoft. Aun así, añade que este es “el cambio más espectacular en la precisión” que ha habido desde 1979 y que, “a medida que añadamos nuevos datos al entrenamiento, conseguiremos resultados todavía mejores”.

Fuente: elpais.com