DeepMind está actualmente en boca de muchos internautas y amantes de la tecnología por diferentes razones, todas perfectamente válidas, pues ha logrado hacerse un puesto importantísimo respecto a la innovación en entes artificiales. Pero, en primer lugar, ¿Qué es DeepMind?
DeepMind es una compañía británica que unió fuerzas con Google en el año 2014 y se especializa en el área de Inteligencias Artificiales, la creación de redes neuronales y, recientemente, en el desarrollo de AlphaGo, una IA diseñada específicamente para competiciones de Go. El Go, juego de estrategia abstracto originado en la antigua China, era considerado unas 10 veces más complicado que el ajedrez para ser interpretado por una inteligencia artificial de forma que pudiera desarrollar una estrategia consistente. Sin embargo, la gente de DeepMind se propuso crear a la primera IA capaz de evaluar y ejecutar una estrategia de Go altamente efectiva.
Desde el 9 al 15 de marzo, Alpha Go se enfrentó en una serie de 5 juegos a Lee Sedol, 18 veces campeón mundial con el rango de 9no Dan en Go. Lee afirmaba que sería capaz de ganarle a Alpha Go con un contador a favor de 4-1 o incluso que sería capaz de lograr el invicto frente a la inteligencia artificial. Sin embargo, la máquina logró alzarse con una victoria de 4-1, en un último juego bastante interesante en el que aún después de haber cometido un error en una etapa temprana del juego, AlphaGo logró encontrar una estrategia para sobreponerse a esa movida fallida.
Para Google, esta victoria sentaría un precedente impresionante en la investigación y desarrollo futuro de inteligencias artificiales, así como en la evolución en la implementación de redes neuronales profundas y avances significativos en machine learning, o aprendizaje de máquina, que permitirá dar paso no solo a la creación de estrategias de juegos al estilo de Go, sino a un cambio radical en la integración de las inteligencias artificiales en dispositivos realmente cercanos a nosotros y su interacción con el resto del mundo y, por supuesto, videojuegos. De acuerdo con Demis Hassabis, fundador de DeepMind, la división se encuentra actualmente interesada en juegos que sigan su línea de investigación: «Son útiles como una caja de pruebas, una plataforma para probar la escritura de nuestras ideas algorítmicas y probar qué tan lejos escalan y qué tan bien lo hace, y es solo una manera muy eficiente de hacerlo. En última instancia, queremos aplicar esto a grandes problemas del mundo real.»
Basándose un poco en esos problemas del mundo real, DeepMind también desea adentrarse en el área de la salud, lanzando un programa denominado DeepMind HealthCare en asociación con el Servicio Nacional de Salud en Reino Unido. Con esta iniciativa, DeepMind y Google tienen pensado desarrollar una serie de aplicaciones que sirvan como herramientas al personal médico, de forma que puedan identificar mucho más rápido a los pacientes en riesgo potencial. La primera de estas aplicaciones tiene por nombre Streams, y permite alertar al personal médico sobre distintos factores críticos en sus pacientes. Una de las metas de DeepMind con Streams es generar una mejor organización a la hora de administrar los pacientes admitidos, algo que se encuentra en proceso con una aplicación llamada Hark, que DeepMind planea adquirir muy pronto. Por el momento, ninguna de estas aplicaciones utiliza aprendizaje de máquina o inteligencia artificial, pues aún es dificil discernir exactamente en tan corto plazo cómo pueden ser implementadas en el ámbito médico mediante una aplicación, aunque al estar recibiendo feedback por parte del personal que utiliza Streams, es muy probable que en un futuro cercano, la propia aplicación pueda realizar aprendizaje sobre la data de los pacientes para hacer predicciones más acertadas sobre sus necesidades.
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Demis Hassabis vislumbra un futuro formado por las inteligencias artificiales, de manera tal que estéen presentes en videojuegos, en robots, incluso en nuestro teléfono celular. De acuerdo con Hassabis, DeepMind ha sido contactada por distintas compañías, entre las que se cuenta EA, para comenzar con esa expansión en el campo de los videojuegos, y él estaría encantadísimo de revolucionar dicho campo, pues piensa que muchos de los personajes no jugables son muy «tontos» por no tener memoria o adaptarse al entorno de acuerdo a las acciones del jugador, algo que una inteligencia artificial aplicada a ello podría cambiar significativamente. Los asistentes telefónicos que puedan aprender en lugar de tener un comportamiento preprogramado tienen un lugar bastante importante dentro de los planes de DeepMind y especialmente dentro de los planes de Google, pero más allá de esto, Hassabis habla sobre el desarrollo científico con ayuda mucho más inmersiva por parte de inteligencias artificiales, en cuanto a un procesamiento más veloz de datos que puedan escaparse en ciertos momentos al ojo humano.
Ese futuro integrado con las inteligencias artificiales no se veía muy lejos y esta incursión de DeepMind en estos primeros meses de 2016 hace que podamos sentirlo casi tangible en nuestras manos. Los avances en cuanto a machine learning y redes neuronales seguirán creciendo día a día, y quizá llegue un día en el que las mismas IA puedan sentar los criterios para el mejoramiento de estas técnicas de forma que el acoplamiento entre máquinas y humanos pueda hacerse de la forma más armoniosa posible. Por el momento, nos queda la duda de saber quién será el próximo oponente de AlphaGo y qué tan cerca estaremos de experimentar el primer asistente con aprendizaje propio por parte de Google.
