DeepMind: La guía completa sobre la plataforma de aprendizaje automático de Google

Con el auge de la inteligencia artificial (IA) afectando prácticamente todas las industrias, ha habido una explosión en la investigación y desarrollo del aprendizaje automático, un subcampo de la IA. Y, quizás, ninguna compañía ilustra mejor lo que el aprendizaje automático es capaz de hacer que DeepMind de Google.

Fundada en Londres en 2010 por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman, DeepMind ha desarrollado sistemas de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales profundas, aprendizaje por refuerzo y modelos inspirados en la neurociencia de sistemas. La startup fue comprada en enero de 2014 por Google por una suma reportada de 400 millones, con Hassabis como CEO de DeepMind.

Resumen ejecutivo

• ¿Qué es DeepMind? Google DeepMind es un sistema de aprendizaje automático que utiliza algoritmos basados en redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo para entrenar en conjuntos de datos masivos y poder hacer predicciones.
• ¿Por qué importa DeepMind? Google DeepMind es un ejemplo destacado de aprendizaje automático que ilustra lo que la IA avanzada es capaz de hacer.
• ¿A quién afecta DeepMind? Desde empresas hasta científicos de la computación, ingenieros y usuarios finales, todos se verán afectados por el aprendizaje automático. Los principios utilizados por DeepMind se pueden aplicar a empresas que desean mejorar la eficiencia, a los jugadores que desean aprender cómo dominar ciertos juegos, como el Go.
• ¿Cuándo ocurre DeepMind? Google DeepMind se dio a conocer en octubre de 2015 cuando venció al campeón europeo de Go, marcando un avance en la inteligencia artificial que llegó una década antes de lo que muchos expertos predijeron.
• ¿Cómo puedo aprovechar DeepMind?Aunque Google no comparte todos los detalles de sus secretos de aprendizaje automático, gran parte de su código es de código abierto y también ha compartido el código de su software llamado TensorFlow, un motor de aprendizaje profundo. DeepMind también publica muchos artículos académicos sobre su trabajo en línea.

¿Qué es DeepMind?

DeepMind es una subsidiaria de Google que se enfoca en la inteligencia artificial. Más específicamente, utiliza una rama de la IA llamada aprendizaje automático, que puede incluir enfoques como redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo para hacer predicciones. Esto puede depender de conjuntos de datos masivos, a veces con etiquetado de datos manual, pero a veces no.

Muchos otros programas de IA, como DeepBlue de IBM, que derrotó a Garry Kasparov en ajedrez en 1997, han utilizado sistemas explícitos basados en reglas que dependen de los programadores para escribir el código. Sin embargo, el aprendizaje automático permite a las computadoras aprender por sí mismas y establecer sus propias reglas, a través de las cuales hacen predicciones.

En marzo de 2016, el programa AlphaGo de DeepMind venció al campeón mundial Lee Sedol en 4 de 5 juegos de Go, un complejo juego de mesa, una gran victoria en IA que llegó mucho antes de lo que muchos expertos creían posible. Logró esto combinando "búsqueda de árbol Monte-Carlo con redes neuronales profundas que han sido entrenadas mediante aprendizaje supervisado a partir de juegos de expertos humanos y mediante aprendizaje por refuerzo a partir de juegos de autojuego", según Google.

Pero más allá de dominar los juegos, el aprendizaje profundo tiene otras aplicaciones más prácticas. En 2012, se utilizó para reconocer un millón de imágenes con un índice de error del 16%, que ahora es de aproximadamente el 5,5%. El aprendizaje profundo también se utiliza en búsquedas basadas en texto y reconocimiento de voz. Según el fundador Mustafa Suleyman, logró una "reducción del 30% en la tasa de error en comparación con el sistema existente de vieja escuela. Esta fue la mayor mejora única en el reconocimiento de voz en 20 años, nuevamente utilizando el mismo sistema de aprendizaje profundo muy general para todos estos casos".

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El aprendizaje profundo también se utiliza para la detección de fraude, la detección de spam, el reconocimiento de escritura a mano, la búsqueda de imágenes, el reconocimiento de voz, la detección de Street View y la traducción. Según Suleyman, las redes de aprendizaje profundo ahora han reemplazado 60 "sistemas basados en reglas hechas a mano" en Google.

¿Por qué importa DeepMind?

Si bien los logros de Google DeepMind en el mundo de los videojuegos son impresionantes, las implicaciones de su plataforma de aprendizaje automático son extensas. El anuncio de que DeepMind pudo reducir la factura de electricidad de Google al aumentar la eficiencia energética tiene grandes implicaciones tanto en el ámbito económico como en el ambiental.

Además, la asociación de DeepMind con el Servicio Nacional de Salud, parte de DeepMind Health, utiliza el aprendizaje automático para detectar condiciones críticas en la salud ocular. Espera eventualmente usar algoritmos para personalizar los tratamientos de atención médica, determinando cuáles funcionan mejor en los pacientes, dada su historia médica anterior.

¿A quién afecta DeepMind?

La plataforma de aprendizaje automático de DeepMind tiene implicaciones para cualquier organización que desee aprovechar sus datos para obtener información, mejorar las relaciones con los clientes, aumentar las ventas o ser competitiva en una tarea específica. Tiene aplicaciones en el gobierno, los negocios, la educación; virtualmente cualquier persona que quiera hacer predicciones y tenga un conjunto de datos lo suficientemente grande puede utilizar el aprendizaje automático para alcanzar sus objetivos. También tiene el potencial de crear muchos empleos en el etiquetado de datos y al mismo tiempo perturbar los trabajos que tradicionalmente se realizaban de forma manual.

¿Cuál es la línea de tiempo de DeepMind?

El aprendizaje automático, popular en la década de 1980, ha experimentado un resurgimiento reciente. Google DeepMind es un paso en la cadena de plataformas de IA que utilizan redes neuronales para hacer predicciones. Aquí hay algunos aspectos destacados.

• 2010: DeepMind se funda en Londres, Inglaterra.
• 2011: Se crea Google Brain, que es una red neuronal profunda que puede identificar y categorizar objetos.
• 2014: Se introduce el algoritmo DeepFace de Facebook, que puede reconocer personas en un conjunto de fotos.
• 2015: Amazon lanza su plataforma de aprendizaje automático y Microsoft ofrece un kit de herramientas de aprendizaje automático distribuido.
• 2016: El programa AlphaGo de Google DeepMind vence al campeón mundial Lee Sedol en el complejo juego de Go.

¿Cómo puedo aprovechar DeepMind y el aprendizaje automático?

Existen muchos recursos en línea para el aprendizaje automático. Para obtener una visión general de cómo crear un sistema de aprendizaje automático, una serie de videos de YouTube de Google Developer me ha sido útil. También hay clases de aprendizaje automático en Coursera y muchas otras instituciones.

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Y para integrar aún más el aprendizaje automático en su organización, puede utilizar recursos como Azure de Microsoft, Google Cloud Machine Learning, Amazon Machine Learning, IBM Watson y plataformas gratuitas como Scikit.

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