Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo real están apareciendo en lugares inesperados –y mucho antes de lo que creemos.
Pese a lo impresionante que es ganar una partida de Go, la inteligencia de las máquinas también está evolucionando al punto de poder ser utilizada por más gente para hacer más cosas. Fue así como cuatro ingenieros con un conocimiento casi nulo del japonés pudieron crear en apenas unos meses software capaz de descifrar letra manuscrita en ese idioma.
Los programadores de Reactive Inc. imaginaron una aplicación que reconoce el japonés garabateado con una exactitud de 98,66 por ciento. La empresa emergente creada hace 18 meses en Tokio forma parte de una comunidad global creciente de programadores e inversores que están dominando la capacidad de las redes neurales para llevar la IA a fines mucho más prácticos que responder preguntas de cultura general o ganar juegos de mesa.
“Hasta hace unos años, había que ser un genio para hacer esto”, dijo David Malkin, que tiene un doctorado en aprendizaje con máquinas pero que apenas puede construir dos oraciones en japonés. “Ahora uno puede ser un tipo razonablemente inteligente y hacer cosas útiles. De aquí en adelante, la idea será usar la imaginación para aplicar esto a situaciones de actividades comerciales reales”.
La inteligencia artificial fue en su momento un campo exclusivo de Google Inc., Facebook Inc. y otros líderes de la tecnología. Ahora, cualquier empresa emergente dedicada al aprendizaje profundo puede acceder a plataformas en la nube, en tanto Microsoft Corp., Nvidia Corp. y Amazon.com Inc. venden IA como un servicio público.
La tecnología de Reactive demuestra que hasta equipos pequeños pueden concebir aplicaciones complejas con pocos conocimientos y experiencia en un área determinada. Lo difícil es quizá pensar cómo ganar dinero. Para eso, Reactive tiene pensado ayudar a las escuelas japonesas a calificar monografías –un ejercicio prosaico que podría resultar toda una innovación en un país donde los exámenes todavía se escriben a mano.
Malkin y sus colegas, Joe Bullard, Philippe Remy y Philip Irri, que entre todos tienen dos maestrías y un doctorado, están avanzando rápidamente.
Si bien el reconocimiento de la letra manuscrita puede considerarse aprendizaje profundo 101, el japonés es otra historia. Esto se debe a que el idioma incluye caracteres simbólicos como ‘kanji’, que se componen de elementos que pueden leerse en forma independiente, lo cual dificulta saber dónde termina uno y dónde comienza el otro. También hay más de 2.000 pictogramas comunes formados por docenas de trazos. Lo difícil es abordar un garabato por vez. El algoritmo de Reactive consulta la red neural buscando una coincidencia, agrega otro trazo y repite, al mismo tiempo que refina la probabilidad de un acierto preciso. La empresa emergente ha entrenado su modelo para alrededor de 1,8 millones de símbolos.
“El hecho de que esta tecnología pueda eludir la experiencia en el campo le da una gran ventaja en cuanto a velocidad y posibilidades de expansión en lo que se refiere a aplicaciones de negocios”, dijo Seishi Okamoto, director de proyectos en Fujitsu Laboratories Ltd., que está desarrollando software para leer chino. “El aprendizaje profundo para el reconocimiento de símbolos chinos manuscritos ya está alcanzando las capacidades humanas y probablemente las eclipsará”.
Si bien la tecnología de Reactive se ha mostrado públicamente en eventos como el que se llevó a cabo en Google, los datos no han sido verificados en forma independiente ni revisados por otros expertos en el campo.
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