DeepMind es una tecnología futurista que ha sido diseñada para aprender igual o mejor que los humanos.
Si quieres saber todo sobre esta compañía, sus avances tecnológicos y cómo es posible que las computadoras aprendan de esta manera, aquí te lo explicaremos todo.
¿Qué es DeepMind?
DeepMind es una compañía inglesa de inteligencia artificial (AI). La traducción de su nombre al español es Mente Profunda.
Fue creada en 2010 bajo el nombre de DeepMind Technologies pero en 2014 sería adquirida por la empresa matriz de Google, Alphabet Inc.
Google DeepMind es la creadora de una red neuronal capaz de aprender a jugar videojuegos como lo hacemos los humanos.
Accede a la memoria externa para que la computadora pueda imitar la memoria a corto plazo de un humano.
Luego de que en 2016 el programa AlphaGo de la compañía Google DeepMind lograra derrotar a un jugador profesional de Go, este resultado nunca antes visto atrajo la atracción del mundo.
¿Cómo lo logró y por qué fue tan importante este hecho en el acontecer tecnológico?
El Go es un juego de estrategia para dos personas que se juega sobre un tablero. Su origen data de hace más de 2500 años en China. Allí se consideraba una de las cuatro artes esenciales a dominar.
Su dinámica se trata de ir colocando por turnos, piedrecillas redondeadas y aplanadas que son blancas para un jugador y negras para su oponente como en el ajedrez.
Las piezas negras inician la partida y una vez puesta una piedra no se puede mover. Un jugador puede capturar una o varias piedras de su oponente si es capaz de rodearlas con sus “fichas”.
¿El objetivo? Controlar más del 50% del tablero. Puede parecer sencillo pero es uno de los juegos más complejos que existen. Por algo toda una civilización milenaria lo consideraba arte esencial.
En 2015 el programa AlphaGo impulsado por esta compañía derrotó al campeón europeo y segundo dan en la disciplina, Fan Hui.
Esta victoria cinco a cero, marcaría la primera vez en la historia que una IA fue capaz de vencer a un jugador profesional de Go. Hasta ese momento las computadoras que podían jugar Go, lo hacían a nivel amateur.
La complejidad del Go para la IA radica en que a diferencia del ajedrez, por ejemplo, tiene un mayor número de posibilidades lo que dificulta el uso de métodos tradicionales como la búsqueda combinatoria.
Pero la victoria no quedó ahí, el año siguiente AlphaGo jugó con un profesional de 9 Dan en Corea. La IA ganó cuatro de las cinco partidas. El evento fue tan trascendente que Netflix creó un documental en 2017 llamado AlphaGo.
Sin embargo este solo fue el comienzo, DeepMind había encontrado un camino interesante en el estudio y desarrollo de la inteligencia artificial.
En 2017, DeepMind da otro gran paso. Su módulo AlphaZero derrota al motor de ajedrez StockFish 8. Se jugaron cien partidas alternando de forma equitativa las fichas blancas y negras.
AlphaZero ganó 28 partidas, 78 quedaron en tablas y no perdió ninguna. El módulo, con el conocimiento de las reglas del juego, entrenó durante solo cuatro horas. Podemos decir que AlphaZero aprendió mediante el entrenamiento.
Y no le ganó a cualquiera. Hasta 2017, StockFish 8 era el motor de ajedrez número uno del campeonato mundial de ajedrez por computadora, con un ELO de 3400 puntos.
Con todo este potencial en las manos, ¿Qué es lo que está haciendo realmente DeepMind?
¿Cómo funciona Google DeepMind?
El software AlphaTensor de la compañía, ha descubierto por sí mismo los algoritmos humanos para resolver esos problemas lógicos complejos, pero ahora además crea fórmulas mucho más eficientes para resolverlos.
¿Cómo lo hace? Pues programa algoritmos matemáticos que superan décadas de investigación de los expertos. Esta mejora en el aprendizaje automático tiene un potencial de gran alcance.
Se reformuló AlphaZero para aplicar su capacidad de aprendizaje en la multiplicación de matrices numéricas, que son un conjunto de cifras que se ordenan en columnas y filas.
El ordenador descubre esta vez las “reglas del juego” de multiplicar estas matrices, mediante técnicas de aprendizaje profundo y de refuerzo sin conocimiento previo de matemática.
Literalmente AlphaTensor aprende gradualmente, descubre algoritmos por su cuenta ya conocidos por nosotros y encuentra vías algorítmicas más rápidas para “jugar” a la multiplicación de matrices.
Este avance científico trasciende el campo de la IA. Además de las infinitas aplicaciones en este campo, favorecería la ingeniería facilitando la multiplicación de matrices.
¿Hacia dónde se dirige DeepMind?
El objetivo principal de DeepMind es igualar el método de aprendizaje del ser humano e incluso superarlo.
Actualmente el modelo de aprendizaje de DeepMind se usa en videojuegos de arcade, aportando investigaciones y productos muy populares en el campo de la IA.
De hecho Google la implementa en sus productos como Google Home, su motor de búsqueda y el sistema operativo Android.
El modelo de aprendizaje empleado por DeepMind y un equipo multidisciplinario enfocado en el aprendizaje profundo, son una herramienta que puede optimizar cualquier producto que requiera aprendizaje.
¿Cómo es posible que DeepMind aprenda como un humano o mejor?
Su investigador principal, Demis Hassabis explicó que la IA comienza a aprender como un niño pequeño: desde lo básico.
Por ejemplo en el caso de los videojuegos se comenzó con títulos viejos como Breakout, Pong y Space Invaders. Tras un entrenamiento continuo la IA logró la experticia en estos juegos y se le propuso juegos un poco más complejos.
Aquí es notable destacar que el algoritmo está diseñado para mejorar a medida que entrena. Tal y como aprendemos los seres humanos.
Este sistema se llama aprendizaje reforzado profundo. DeepMind no funciona como otras IA como la Watson de IBM que está desarrollada para un propósito establecido y solo funciona dentro de su ámbito.
Sus sistemas aprenden de la experiencia. La inteligencia artificial comienza a comprender cómo funciona el juego y su eficacia va mejorando a medida que “entrena”.
Los servicios actuales que brinda Google mediante sus múltiples aplicaciones son una muestra de esto.
Estos servicios dependen de la información que les suministramos y gracias a la inmensa cantidad que recopila Google, la IA se ha entrenado en el uso estadístico de la información.
Así, actualmente se emplea la IA de DeepMind en el reconocimiento de voz e imágenes, la detección de plagio o fraude, la identificación de spam, las traducciones, la búsqueda local y muchos otros
Quizás la herramienta más popular e impresionante donde se usa la IA de DeepMind es en Google Lens. Este motor de búsqueda visual permite al usuario solo con la foto de un objeto en el mundo real encontrar información rápidamente al respecto.
Aquí, DeepMind puede asociar la imagen rápidamente con opciones avanzadas y aprender a hacerlo mejor en el proceso.