Las grandes tecnológicas definen el desarrollo de este campo científico decisivo al acaparar a los mejores expertos y elegir quién tiene acceso a sus recursos.
 |
| Procesadores de Google para inteligencia artificial. |
Por Javier Salas
El futuro de la inteligencia artificial genera muchos debates porque
será decisiva en campos tan serios como la medicina, las guerras, el
trabajo o incluso las relaciones humanas. Sin embargo, esos debates a
menudo ignoran un asunto que sobrevuela a todos los demás: el desarrollo
de las máquinas pensantes ha sido conquistado por empresas tecnológicas
que están definiendo cómo será ese futuro. Compañías como Google,
Facebook, Amazon, Microsoft, Apple e IBM fichan a los mejores expertos
en inteligencia artificial de todo el mundo, esquilman departamentos
universitarios enteros para cubrir sus necesidades, compran las empresas
incipientes del sector y marcan el rumbo de la investigación con becas y
ayudas. Así, un campo científico tan determinante como la inteligencia
artificial puede estar volcado excesivamente en los intereses
comerciales de estos negocios. Como dijo
un antiguo jefe de datos de Facebook: “Las mejores mentes de mi
generación se dedican a pensar cómo hacer que la gente pinche en
anuncios. Es un asco”.
"El dominio de las compañías con intereses comerciales es muy grande, el impacto de sus millones de dólares está definiendo este campo con una gran asimetría", critica Oliver
"Lo
que ha sucedido en los últimos años es un éxodo de grupos enteros a
laboratorios de empresas tecnológicas", afirma Nuria Oliver, que formó
parte del primer grupo de sabios del gobierno español en inteligencia
artificial. En enero de 2015, desaparecieron de golpe más de 50
especialistas en robótica de la Universidad Carnegie Mellon, pionera en
inteligencia artificial, incluidos directores de departamentos: habían
fichado casi en bloque por Uber
para desarrollar el cerebro de sus coches autónomos. "El dominio de las
compañías con intereses comerciales es muy grande", critica Oliver, "y
no es una situación positiva, el impacto de sus millones de dólares está
definiendo este campo con una gran asimetría".
"El dinero manda", advierte Miguel Ángel Carreira-Perpiñán, especialista en machine learning
(aprendizaje automático) de la Universidad de California en Merced. "La
empresa se centra en proyectos a corto plazo relacionados con
productos: Amazon lo mismo te mata un proyecto de investigación porque
de un año para otro ya no le interesa, cuando en la universidad estamos
centrados en problemas serios o profundos de machine learning
que no se resuelven de un día para otro", resume. "Ahora mismo la mayor
parte de los investigadores están en manos del sector privado. Está
claro que eso va a marcar el paso", lamenta.
Los tres últimos ganadores del Nobel de Informática, el Premio Turing, trabajan al más alto nivel asesorando a las grandes tecnológicas. Su historia describe a la perfección la trayectoria de la inteligencia artificial. Cuando en 2004 se ponía en duda que las redes neuronales pudieran funcionar, incluidos los creadores de Google, estos tres científicos europeos se asociaron desde sus universidades para avanzar en esta investigación, trampolín esencial para tecnologías actuales como el reconocimiento facial, los coches automáticos o los asistentes virtuales. El británico Geoffrey Hinton (Universidad de Toronto) y los franceses Yoshua Bengio (Universidad de Montreal) y Yann LeCun (Universidad de Nueva York) desarrollaron este campo gracias a un trabajo puramente académico financiado con fondos canadienses. LeCun dirige desde 2013 la investigación en inteligencia artificial de Facebook. Hinton y Bengio crearon sendas empresas para desarrollar sus trabajos académicos y las dos fueron compradas por Google y Microsoft, respectivamente, consiguiendo así hacerse con sus servicios.
"La principal ventaja de trabajar en DeepMind es que la cantidad de
expertos que tenemos es mayor que en cualquier universidad del mundo",
asegura Vinyals
Es una estrategia habitual para fichar talento: comprar startups
de inteligencia artificial para adquirir los cerebros humanos que
trabajan allí. Apple, Google, Facebook, Microsoft y Amazon han adquirido
casi sesenta compañías especializadas y han invertido en más de ciento veinte en los últimos siete años (de 2015 a 2018 el ritmo de creación de estas startups
ha crecido un 118%). Una de ellas es DeepMind, que nació de los
laboratorios de la University College de Londres antes de ser adquirida
por Google en 2014 por 500 millones de dólares. DeepMind es ahora la
punta de lanza de la investigación en inteligencia artificial, con vistosos logros que saltan directamente a la portada de las principales revistas científicas.
 |
Allí investiga el catalán Oriol Vinyals,
que fichó por Google nada más doctorarse: "La principal ventaja de
trabajar en DeepMind es que tenemos muchísimos expertos en varios temas
de la inteligencia artificial, todos en el mismo sitio", explica. "En
líneas generales, la cantidad y concentración de expertos es mucho mayor
en DeepMind que en cualquier departamento de universidad del mundo",
asegura este investigador, especialista en procesamiento de lenguaje,
cuyo trabajo además ha servido para mejorar funciones que hoy usan
millones de personas en productos de Google como su traductor online o
las respuestas automáticas del correo.
En los últimos años, Apple, Google, Facebook,
Microsoft y Amazon han adquirido sesenta compañías de inteligencia
artificial y han invertido en más de ciento veinte
No es solo compartir centro de trabajo con los mejores. Los sueldos
superan con mucho los que se pagan incluso en las mejores universidades.
En 2016, la jefa del departamento de IA de Stanford, Fei-Fei Li, se quejaba
de que estas empresas tentaban a sus estudiantes de doctorado con
sueldos de más un millón de dólares. Un año después, Li se unía a Google
como vicepresidenta. Pero la remuneración es casi lo de menos: lo
decisivo son los recursos con los que cuentan para investigar. "En el
centro de este tipo de investigación están las bases de datos. Y los
académicos dependen de las bases de datos", explica Lorena Jaume-Palasí, que formó parte del primer grupo de sabios de la Comisión Europea sobre inteligencia artificial.
Un informe reciente de la Asociación de Investigación Informática de
EE UU sobre el futuro de la inteligencia artificial asegura que "aunque
la mayoría de las tecnologías subyacentes a estas bases de conocimiento
se desarrollaron originalmente en el mundo académico, las universidades
tienen acceso limitado o nulo a estos recursos y no tienen medios para
desarrollar otros equivalentes" (PDF).
Además, critica que se desarrollan "para respaldar los intereses
comerciales de las empresas que los crearon, como los resultados de
búsquedas y la colocación de anuncios".
Control sobre la academia
"Dando acceso a estos recursos también deciden bajo qué perspectiva
se investiga, qué impulsos se dan en este campo, quién desarrolla su
carrera", critica Jaume-Palasí. Las grandes tecnológicas financian think-tanks y todo tipo de iniciativas para debatir sobre el futuro de las máquinas inteligentes, influyendo también en los marcos éticos y legales del futuro. Mientras se debate si puede haber soldados autónomos o a quién debe atropellar un coche sin conductor,
se desarrollan las tecnologías más propicias para moderar publicaciones
en redes o a sugerir el siguiente vídeo de YouTube. O el Pentágono y
Facebook apuestan por una máquina que sabe tirarse faroles.
Estas empresas se justifican asegurando que invierten importantes
sumas en investigación académica, por medio de becas y programas de
ayudas. "Las ayudas son cuatro perras", asegura Carreira-Perpiñán, "a mí
me han dado dos becas de la Fundación Nacional para la Ciencia de EE UU
(NSF, por sus siglas en inglés), de medio millón de dólares, y la que
recibí de Google eran 60.000". Y añade un problema mayor, el criterio de
selección de estos programas: "Dan dinero a quien les interesa y da la
impresión de que están pescando ideas. Al final hay mogollón de gente
trabajando en predecir qué anuncios funcionan, un problema bastante
especializado, porque es de lo que viven estas empresas". Este
investigador prefiere que sea la NSF, una fundación gubernamental, la
que apoye la investigación en temas que considere candentes.
"Dan dinero a quien les interesa y al final hay mogollón de gente trabajando en predecir qué anuncios funcionan", lamenta el investigador de la Universidad de California
Vinyals cree que el estilo de investigación de la academia y su
diversidad son "muy buenas" para su campo: "No me gustaría ver que la
investigación en la universidad y el mundo académico se hiciera
demasiado pequeña". No obstante, el investigador de DeepMind se muestra
confiado en que la demanda de expertos seguirá creciendo en los próximos
años, por lo que crecerá la cantidad de recursos, personal y
estudiantes con los que contarán las universidades.
Mucho más radical se muestra Jaume-Palasí: "En lugar de pagar becas o
investigaciones, sería más interesante que pagasen impuestos y con eso
se invertiría en investigación académica". "Además", insiste, "desde el
punto de vista de la credibilidad ya es problemático hacer perder la
neutralidad a la academia con su dinero: ellos deciden a quién financian
y por qué". Hoy, la proporción de artículos científicos publicados por
empresas privadas en EE UU cuadruplica a la de Europa.
Para remediar estos conflictos y retener talento, la Comisión Europea
ha encargado un informe a un grupo de especialistas en el que está
Nuria Oliver, quien desconfía del peso actual del dinero privado. "No
sabemos qué hallazgos no están publicando las empresas, cuánta
investigación están haciendo y que desconocemos", denuncia Oliver, que
hasta hace unos meses era jefa de investigación en datos de Vodafone. "A
lo mejor descubrimos que se pueden hacer las cosas de forma diferente,
que hay otra manera de hacer un Facebook o un Amazon, pero si lo pagan
Facebook y Amazon, se ponen barreras al cambio", apunta.
Fuente
elpais.com
No hay comentarios:
Publicar un comentario