Traductor de Google: aquí es donde empezamos
Google Translate, desde hace un tiempo, ya no es un tema candente. Se ha convertido en uno de los muchos componentes, ni siquiera el más seductor, dentro de la oferta de la empresa Mountain View. A pocos años de su renovación podemos decir que las promesas hechas entonces, al menos en parte, han sido desoídas, las proclamas optimistas, por decir lo menos, también hijos del marketing, no han sido plenamente corroboradas por los hechos.
Los traductores no han desaparecido, aunque no les vaya tan bien. Máquina traductora no cumplió con los altos estándares de calidad deseados. Para algunos idiomas (inglés a la cabeza) los resultados son notables. ¿Deberíamos considerar Google Translate como una especie de pequeña burbuja de traducción automática?
De nada. La historia de Translate, a su manera, representa un excelente ejemplo de lo que es el fenómeno de la IA en la actualidad: innovación, transformación profunda, cambio de paradigmas. Pero también una afortunada convergencia entre posibilidades técnicas e ideas visionarias, utopías maltratadas hasta el día anterior. Un fenómeno que a la vez también tiene un lado oscuro, la otra cara de la moneda que brilla mucho menos.
La otra cara de la moneda
El de la propaganda omnipresente, la competencia feroz, la guerra despiadada para apoderarse de los mejores cerebros, la búsqueda paroxística de la eficiencia, la búsqueda desenfrenada e incondicional de la ganancia. También hay indiferencia y desinterés por lo que es otro que uno mismo, con una peligrosa predilección por la imposición de un solo pensamiento. Después de todo, en este mundo no hay medias tintas, solo quedan ganadores y perdedores en el campo. Para los vencidos, pues, no se prevé clemencia alguna: "¡Los vencedores se lo llevan todo!"
Con este artículo proponemos una serie de reflexiones sobre Google Translate. Son tomados de un largo servicio realizado por el equipo periodístico de la "Revista New York Time". El objeto del servicio es la profunda metamorfosis de Google lo que la llevó a subirse a la impetuosa ola de la inteligencia artificial y obtener resultados sorprendentes en tan solo unos meses.
Se han formulado críticas tanto a su autor, acusado de albergar «… fantasías optimistas de ciencia ficción», como al estilo periodístico del diario neoyorquino, definido como «extravagante» y acusado de «… crear un suspenso artificial ex nihilo» . Críticas al menos parcialmente fundadas, ya sea por la presencia a veces de un énfasis excesivo, quieres una narrativa que a veces es un poco triunfalista y generalmente acrítico.
Un buen ejemplo de periodismo de investigación.
Entonces, ¿por qué volver a proponerlo traducido al lector italiano? Porque es un valioso informe que describe, de forma detallada y accesible a todos, el camino que condujo a la creación, casi ex nihilo, de una infraestructura de vanguardia. Por qué proporciona información valiosa, desde adentro, de los procesos, las asociaciones de mentes e ideas, la convergencia de visiones aun lejanas, los experimentos exitosos y fallidos. Son las alquimias improbables entre personas de lugares dispares, incluso remotos, las que llevaron al éxito final.
Porque, sin embargo, devuelve un rostro y una connotación humana, incluso defectos, a esos actores. Los tecnólogos a menudo distantes, confinados en laboratorios cerrados y rodeados de un aura mítica, idolatrados por los de adentro y desconocidos para la mayoría.
Y todo esto lo hace de una manera maravillosa. Por último, deseará también para aquellos elementos a los que se culpa del periodismo "llamativo", para otros quizás sólo "evocadores", la lectura será sin duda agradable y no dejará, estoy seguro, de emocionar al lector.
¡Disfruta leyendo y tómate el tiempo para hacerlo!
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Capítulo 1. Google: in hoc signo vinces
AI-First: aprendizaje automático
Era 2016, el año en que la inteligencia artificial alcanzó la mayoría de edad. Cuando Sundar Pichai, CEO de Google, anunció la transformación de la empresa de "móvil primero" a "IA-primero". pocos eran plenamente conscientes de lo que esto significaba en realidad. Hoy, unos años después, podemos decir que AI-first se ha convertido en un verdadero mantra para las empresas de Silicon Valley y más allá. Tuvo un protagonista indiscutible: el aprendizaje automático.
En Google, señala Terrence J. Sejnowski (El auge del aprendizaje automático; 2018), el aprendizaje automático es omnipresente: «Google ahora utiliza el aprendizaje profundo en más de 100 servicios, desde Street View hasta Inbox Smart Reply y búsqueda por voz». El aprendizaje automático en sus diversas formas (el aprendizaje profundo es una rama de él), permite que los algoritmos aprendan de forma más o menos independiente: también los hace eficientes gracias a la abundancia de materia prima a muy bajo costo (o incluso ninguno): i Big Data . Como señala Sejnowski:
“Los datos son el nuevo petróleo. Los algoritmos de aprendizaje son refinerías que extraen información de los datos sin procesar; la información se puede utilizar para crear conocimiento; el conocimiento conduce a la comprensión; y el entendimiento lleva a la sabiduría".
Redes neuronales
En la base del aprendizaje automático se encuentran las llamadas redes neuronales, cuya arquitectura se inspira en la de nuestro cerebro. Estos últimos no necesitan ser programados para realizar una determinada tarea. Dada una condición inicial (entrada) y final (salida), a través de un proceso incesante de pruebas y errores, las redes neuronales aprenden a encontrar una solución de forma autónoma.
Ellos "aprenden" de una manera muy similar a la del niño que va a descubrir el mundo que le rodea. ¡Un cambio total de paradigma! Como comenta perspicazmente Alex Beard (Aprendices natos, 2018), podemos imaginar las redes neuronales como un proceso que refleja la "evolución". Por el contrario, la programación "recuerda la creación".
El aprendizaje automático ha permitido avances repentinos en algunos sectores que llevan tiempo languideciendo, como el reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, voz a texto, etc. Hoy en día muchas aplicaciones lo utilizan, las más dispares, basta pensar en ej. a los coches autónomos.
De la Inteligencia Artificial a la Inteligencia Artificial General
Para Pichai, el día que vio salir a la IA de los confines de los laboratorios es un recuerdo imborrable.
"Era 2012, [estaba] dentro de una habitación con un pequeño equipo, y solo éramos unos pocos", recuerda. Entre esos pocos Jeff Dean, una leyenda en la empresa de Mountain View. Estaba trabajando en un nuevo proyecto y quería que Pichai, entonces vicepresidente sénior, le echara un vistazo. También recuerda que había alguien bromeando. Desde recursos humanos habían contratado a un nuevo empleado como becario: ¡nada menos que Geoffrey Hinton, “el padre del Deep Learning”! “Cada vez que Jeff quiere actualizarte sobre algo, simplemente te emocionas”, agrega Pichai.
Jeff Dean, con Andrew NG y otros, habían desarrollado una enorme red que constaba de 16.000 1000 procesadores en 100.000 computadoras. Pudieron hacer mil millones de conexiones. Una estructura inédita hasta entonces, construida sobre el modelo del cerebro humano. Pero aún muy inferior a la capacidad de este último de establecer, con sus sinapsis, más de XNUMX billones de conexiones. ¡Era de hecho una red neuronal gigantesca!
La epifanía de Sundar Pichai
Pichai recuerda haber tenido una especie de premonición: "Esta cosa iba a crecer y tal vez revelara la forma en que funciona el universo... Esto será lo más importante en lo que la humanidad haya trabajado jamás".
Hasta entonces había pocos dentro de Google que entendieran completamente el potencial de la inteligencia artificial. Google Brain, fundado a principios de 2010, fue el principal responsable de la IA. Posteriormente, a Brain se le unió Deep Mind, adquirida en 2014. Cuando Pichai, quien se convirtió en CEO, impuso el imperativo de AI First, estas dos divisiones han representado las puntas de lanza de la Inteligencia Artificial. investigación en Google.
Ambos han producido resultados notables. Entre ellos también la revolución que, gracias a Brain, ha transportado a Translate y la traducción automática en general a la nueva era del aprendizaje automático.
Sin embargo, lo que buscan los científicos y anhelan las empresas va mucho más allá del aprendizaje automático y sus múltiples aplicaciones. El objetivo de la investigación es llegar a una Inteligencia General Artificial.
Una inteligencia artificial flexible, capaz de aprender y afrontar con éxito cualquier tarea que un humano pueda realizar. Aunque esto representa el propósito declarado de Deep Mind, este objetivo todavía parece muy lejano. Su fundador, Demis Hassabis, habla del proyecto como una especie de "Proyecto Manhattan" para la Inteligencia Artificial.
IA trabajando para todos
También puede ser por este motivo que Pichai haya anunciado una nueva transformación de la empresa: de "AI First" a "AI working for everyone". El CEO de Google dijo: «Gracias a los avances en inteligencia artificial, Google está superando su misión principal, [que] 'organizar la información del mundo'. Nos estamos transformando de una empresa que lo ayuda a encontrar respuestas a una empresa que lo ayuda a hacer las cosas... Queremos que nuestros productos hagan más por usted en el contexto de su trabajo, su hogar y su vida».
Una transformación en la que también parece influir Translate, donde el objetivo ya no es igualar el nivel de traducción de los profesionales sino uno diferente. Barak Turovski lo explica: "Nuestro objetivo... es desarrollar un producto que sirva a la gente corriente en la vida cotidiana, por ejemplo, ayudando a los usuarios de países en desarrollo, que utilizan Internet por primera vez, a romper las barreras del idioma, o simplemente facilitando la comunicación durante las vacaciones. Es un uso diferente al de la traducción profesional".
Por último, un diseño que aparece en línea con la principal misión que se atribuye Google: “mejorar significativamente la vida del mayor número de personas posible”.
Hacia la computación cuántica
No obstante, el alcance de la influencia de Google va mucho más allá del dominio de los "usuarios". Muchos desarrolladores externos (desde empresas emergentes hasta corporaciones) utilizan herramientas de inteligencia artificial de la marca Google. Los rumores están surgiendo en muchos sectores con respecto al hecho de que la empresa Mountain View es "demasiado grande".
Pero eso no es todo, como observa Katrina Brooker: “Actualmente hay millones de dispositivos que usan Google AI y esto es solo el comienzo. Google está a punto de lograr la llamada supremacía cuántica.
Si la computación cuántica se convierte en una realidad concreta, de repente nos encontraremos proyectados hacia el futuro. Sería un momento de fractura en la historia de la humanidad como pocos. “Considere qué tipo de intenciones le desea a quienes inventaron el fuego, iniciaron la revolución industrial o [desarrollaron] la energía atómica”, dice el cofundador de OpenAI, Greg Brockman.
Las grandes corporaciones de alta tecnología, les guste o no, tienen enormes responsabilidades no solo para construir el tipo de mundo en el que vivimos hoy. Pero, paradójicamente, tienen aún más hacia el mundo venidero mañana. Responsabilidades que tales empresas tratan de ignorar, eludir y eludir por todos los medios. Hasta ahora, varias reglas y comités de ética, así como proclamaciones y declaraciones de intenciones cada vez más genéricas, no han servido de mucho. Google no es una excepción. Como señala Peter Thiel: 'Comprométete a mejorar significativamente la vida de tantas personas como sea posible'; [es] un estándar tan vago que está fuera de discusión".
El lanzamiento de la primera computadora cuántica
El 23 de septiembre de 2019, Google dijo que había construido la primera computadora cuántica capaz de realizar cálculos que superan la capacidad de procesamiento de las supercomputadoras más poderosas de la actualidad. Era un momento muy esperado por la comunidad de investigadores y tecnólogos.
El personal del "Financial Times" informa que ha leído un artículo de algunos investigadores de Google, publicado en el sitio web de la NASA. El artículo fue eliminado rápidamente.
Los investigadores de Google afirmaron que su procesador cuántico era capaz de realizar un cálculo en 3 minutos y 20 segundos, cuando Summit, la supercomputadora más avanzada y poderosa de la actualidad, tardaría unos 10.000 años en hacer la misma operación.
De nuevo según los investigadores de Google, se ha conseguido la “supremacía cuántica”: «Es una aceleración increíble en comparación con los algoritmos clásicos. Hasta donde sabemos, este experimento marca el primer cálculo realizado por un procesador cuántico".
El sistema solo puede realizar un único cálculo altamente técnico. El uso de máquinas cuánticas para resolver problemas más generales está lejos de llegar. Pero los investigadores de Google están convencidos de que es "un hito hacia la computación cuántica a gran escala".
El poder de las máquinas cuánticas se expandiría a un “doble de la tasa exponencial” que postula la Ley de Moore para los chips de silicio de la era informática temprana.
Un informe de noviembre de 2018 del Boston Consulting Group afirmó que la computación cuántica “cambiará las reglas del juego en campos como la criptografía, la química, la ciencia de los materiales, la agricultura y la industria farmacéutica. Por no hablar de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático… logística, fabricación, finanzas y energía».
Steve Brierley, fundador de Riverlane, una empresa emergente de software cuántico, comentó sobre el experimento realizado por Google: "Este es, de hecho, un hito significativo, es la primera vez que alguien ha demostrado concretamente que las computadoras cuánticas son de una clase diferente a las tradicionales". ordenadores. Es un logro increíble".
