Las compañías tecnológicas más fuertes mantienen una carrera frenética por desarrollar chips de inteligencia artificial para los smartphones y otros dispositivos móviles que emulen el funcionamiento de las redes neuronales humanas. La revolución está a punto de empezar, y lo mejor de todo es que la llevaremos en el bolsillo.
“El cerebro de una persona es como un pequeño ático vacío en el que hay que meter el mobiliario que uno prefiera”
En 1887 veía la luz Estudio en escarlata, una de las célebres novelas de misterio del escritor y médico británico Arthur Conan Doyle, y la primera en la que aparecían dos personajes destinados a convertirse en iconos de la ficción: Sherlock Holmes y su colega el doctor Watson. En ella, el autor ponía en boca del brillante y excéntrico Holmes la siguiente reflexión:
“Yo creo que, originariamente, el cerebro de una persona es como un pequeño ático vacío en el que hay que meter el mobiliario que uno prefiera. Las gentes necias amontonan en ese ático toda la madera que encuentran a mano, y así resulta que no queda espacio en él para los conocimientos que podrían serles útiles, o, en el mejor de los casos, esos conocimientos se encuentran tan revueltos con otra montonera de cosas que les resulta difícil dar con ellos. Pues bien: el artesano hábil tiene muchísimo cuidado con lo que mete en el ático del cerebro. Solo admite en el mismo las herramientas que pueden ayudarle a realizar su labor; pero de estas sí que tiene un gran surtido y lo guarda en el orden más perfecto. Es un error el creer que la pequeña habitación tiene paredes elásticas y que puede ensancharse indefinidamente”.
Esto, escrito a finales del siglo XIX, no se aleja de lo que hoy hacen los científicos e ingenieros: la suya es la tarea de artesanos hábiles que, poco a poco, con orden y cautela, moldean y dan funcionalidad a pequeños cerebros artificiales cuya misión es ayudar a los hombres a optimizar su rendimiento laboral y facilitarles la vida.
La visión de Jeff Hawkins
Es bien sabido lo que la empresa estadounidense Palm significó en la década de los noventa para las comunicaciones móviles, gracias a sus ayudantes personales digitales (más conocidos como PDA), antecedentes directos de los móviles de hoy. Pero no mucha gente sabe que el inventor de estos dispositivos, el ingeniero informático e investigador Jeff Hawkins, fundó en 2002 el Instituto de Neurociencia de Redwood, una entidad sin ánimo de lucro destinada a estudiar el cerebro; en concreto, su capa exterior, la que nos hace humanos. Hablamos del neocórtex.
En 2003, en una de las populares charlas TED, Hawkins explicó a la audiencia sus teorías acerca del funcionamiento del encéfalo, un órgano del que seguimos sabiendo poco (aunque más que hace quince años), a pesar de los miles de científicos de todo el mundo que dedican su vida a estudiarlo. A lo largo de la conferencia, fue explicando las bases del trabajo del instituto que todavía hoy preside, y predijo que la neurociencia iba a cambiar la computación:
“Necesitamos una teoría sobre la memoria —dijo—; pero no una memoria como la de los ordenadores, sino una contextual, de secuencias, y creemos que resulta imposible aprender o recordar sin contar con ella… Trabajamos en la construcción de máquinas inteligentes, pero estas no serán robots como los que imagina la gente. El mundo no se va a llenar de C-3PO, porque la mecánica es la parte más difícil de realizar; esas memorias se van a construir sobre silicio, como las de los ordenadores convencionales, y se van a conectar a sensores que se expondrán a datos de la vida real”.
“No podemos ni imaginar cuál será el límite, porque en los próximos cien años van a ocurrir cosas increíbles”
Hawkins añadió lo siguiente: “Entonces se verán cosas como coches inteligentes que realmente entenderán lo que es el tráfico y lo que es conducir. También será posible construir sistemas complejos de seguridad. Se podrá vincular a la inteligencia artificial (IA) cualquier cosa en la que usemos nuestro cerebro y que no requiera mucha mecánica. —Y concluyó así—: Este será el primer paso, pero no podemos ni imaginar cuál será el límite, porque en los próximos cien años van a ocurrir cosas increíbles”.
A la vista de los avances en este campo en los últimos años, queda claro que Hawkins iba muy bien encaminado. En esa charla, estableció una analogía: los cerebros humanos se comunican entre ellos al igual que lo hacen las máquinas al intercambiar datos (lo que en la jerga técnica se llama machine to machine o M2M); resulta evidente que los sistemas de inteligencia artificial están y estarán cada día más vinculados al concepto de movilidad. Si los sesos aprenden de lo que percibe del exterior y adaptan sus reacciones a los cambios del entorno, las máquinas también pueden hacerlo.
Máquinas similares al cerebro humano
Hawkins ha destacado siempre por compaginar con soltura lo teórico con lo práctico. Mientras se ganaba la vida diseñando terminales para Palm y Handspring (su otra empresa), dedicaba la mayor parte de su tiempo al estudio del neocórtex y las redes neuronales, lo que lo llevó a conocer a gente tan interesante como Dileep George, neurocientífico y especialista en IA que convirtió algunos de los conceptos de Jeff en algoritmos. Con él y con Donna Dubinsky (CEO de Palm y cofundadora de Handspring), fundó en 2005 una ambiciosa empresa: Numenta.
Ubicada en Redwood City (California), esta firma, que trabaja en lo que se denomina ingeniería inversa del neocórtex, investiga cómo funciona y bajo qué principios actúa el encéfalo, y, con lo que descubre, intenta construir máquinas que trabajen con los mismos fundamentos. Su filosofía es clara: “Creemos que la comprensión de cómo funciona la corteza cerebral es el camino más rápido a la inteligencia de la máquina, y que la creación de máquinas inteligentes resulta importante para el éxito de la humanidad”.
Un modelo a seguir
El enfoque dado por Hawkins a Numenta es la base de los fabricantes de cerebros para avanzar en la inteligencia de las máquinas, en cómo estas reconocen, aprenden, memorizan y deducen. Los progresos que se están haciendo en esta materia alcanzan a cosas tan cotidianas como las fotos que hacemos con el móvil. Cuando dirigimos la lente de nuestro móvil al cielo, el procesador reconoce el entorno, ve que es un cielo azul y ajusta los parámetros para que la foto resulte lo mejor posible. Sí, la inteligencia artificial comienza a ser ubicua.
Estos minineocórtex que llevamos en el bolsillo se asocian a sensores que recogen datos, predicen y toman decisiones, y se comunican con ellos mientras su dueño los lleva encima. Hasta hace bien poco, estas inteligencias artificiales se instalaban en los servidores o en la nube, pero tras superar su proceso de entrenamiento, ejecución y deducción (son muchos los ejemplos conocidos), se han trasladado a un entorno diferente.
La IA asalta la I+D
Así, llegamos al estado actual de la cuestión: ya hay numerosos fabricantes de hardware, multinacionales de internet y compañías desarrolladoras de semiconductores que trabajan en la integración de la IA en los terminales móviles y que batallan por liderar este campo.
Aproximadamente cada seis meses se presentan nuevos aparatos con mayores capacidades y especificaciones que enriquecen y facilitan nuestras vidas: percepción (escuchan, ven, monitorizan y observan); razonamiento (aprenden, deducen el contexto y anticipan) y acción (actúan intuitivamente, interactúan naturalmente y protegen nuestra privacidad).
Hablamos de móviles con conectividad 3G, 4G y ahora 5G, aptos para jugar, navegar, conectarse a la nube, escuchar, percibir…, capaces incluso de hablar de forma natural. Son terminales en múltiples formatos, en continua evolución, cuya misión es masificar, popularizar la inteligencia artificial. Pero nos referimos también a los ordenadores, artículos para el hogar, prendas tecnológicas o maquinaria industrial con inteligencia artificial integrada y tecnologías optimizadas que llegarán a ser la base de las ciudades inteligentes, la automoción, la sanidad, las redes de comunicaciones o la realidad superlativa (virtual, aumentada, mixta…).
Crear un ingenio casi mágico
Los especialistas piensan que, aparte de la ejecución en cloud, llevar la inteligencia al terminal es básico, y que el procesamiento de los datos in situ complementa las operaciones en la nube, de forma que aumentan la privacidad, la seguridad y el uso eficiente del espectro (el ancho de banda), al tiempo que se reduce la latencia (la suma de retardos temporales dentro de una red, que ralentiza la transmisión de datos).
Para todos los fabricantes de semiconductores, la carga de trabajo de la IA es un reto: los obliga a embutir en un pequeño espacio sistemas de computación intensivos, redes neuronales avanzadas, integraciones complejas, respuesta en tiempo real y actividad permanente, y todo sin que se recalienten los equipos. Además, la batería debe durar todo el día, la capacidad de memoria ha de ser brutal y el uso del ancho de banda, limitado. Es decir, que tienen que crear un ingenio casi mágico.
Lucha de gigantes
En este campo trabajan grandes multinacionales, como Qualcomm, MediaTek, Huawei, Samsung, Nvidia, Apple, Intel y Broadcom. Acaban de aterrizar en este mundo, aunque sean tan poderosos como Google. Sus departamentos de I+D intentan cada día superar sus propios límites, y los de marketing, acto seguido, tratan de convencer al mundo de que sus desarrollos son mejores que los de sus rivales o de que sus silicios son la cuna de inteligencia verdadera.
Así, unos optan por integrar en una única plataforma (SoC, siglas inglesas de sistema en chip) el conjunto de soluciones necesarias (hardware eficiente, algoritmos avanzados y software de aprendizaje) para que el nivel de penetración de la IA aumente. Otros consideran arquitecturas de computación paralela que redunden en el concepto de inteligencia exenta al ser humano y faciliten la comprensión de los usuarios.
Y una minoría opta por llamar biónicas a sus unidades de procesamiento en un intento de captar la atención, y otros aplican todo su conocimiento al mundo gráfico y a su aplicación en el entorno de los juegos, con el fin de hacerse con un nicho de mercado rentable.
A la cabeza del negocio
La empresa californiana Qualcomm Technologies es la líder mundial de los fabricantes de procesadores de telefonía móvil para terceros, y lleva años trabajando en productos de máxima capacidad:
“Nuestra plataforma de alto rendimiento está diseñada para integrar infinidad de posibilidades técnicas —explica Eloy Fustero, director de Desarrollo de Negocio de Qualcomm para España y Portugal—. Nuestro procesador Snapdragon más avanzado se ha concebido como un soporte de inteligencia artificial local [en el dispositivo] con facultades de aprendizaje de máquinas, a partir de un único circuito integrado que incluye varios procesadores [SoC de computación heterogénea]. Además, su desarrollo se ha llevado a cabo de forma que permite minimizar el tiempo y el esfuerzo que requieren los fabricantes para su implementación”.
Investigación en redes neuronales
Qualcomm inició su primer proyecto de inteligencia artificial en 2007. Desde entonces ha colaborado en el desarrollo de productos de robótica con Brain Corp; ha investigado en profundidad en el campo de las redes neuronales; ha abierto a los desarrolladores sus SDK (siglas inglesas de kit de desarrollo de software); ha inaugurado un centro especializado en Ámsterdam; fue el primero en mostrar (en 2015) el reconocimiento de imágenes y de escritura manual; trabaja mano a mano con Google en el desarrollo de proyectos especializados como Tensor; y adquirió en 2018 Scyfer.
Esta empresa holandesa está especializada en solucionar cuestiones reales a través de la capacidad de aprendizaje de las máquinas, que da a los ordenadores la capacidad de aprender, sin ser programados explícitamente para ello.
Según Fustero, “Snapdragon va a ser la plataforma de la inteligencia ubicua integrada, porque esta se va a distribuir entre la nube y el terminal conectados por 5G; de forma que va a surgir un nuevo tipo de industria. Vamos a vivir una revolución en casi todos los campos, pero muy especialmente en automoción, computación, redes, contenidos, el hogar inteligente o el internet de las cosas industrial. Trabajamos con énfasis en la eficiencia, es decir, en el mínimo consumo energético; en una seguridad exhaustiva y en la conectividad 5G para la transmisión de datos a altas velocidades sin prácticamente latencia”.
Cortesía de Muy Interesante
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