El psicólogo cognitivo y científico informático trabajó durante años en un discreto edificio del campus de la Universidad de Toronto, Canadá, dentro del “sector radical” de la inteligencia artificial, investigando sobre redes neuronales (o, lo que es lo mismo, el “aprendizaje profundo”).
BBC NEWS MUNDO
El millonario plan de Canadá para convertirse en el centro mundial de la inteligencia artificial
El nombre de Geoff Hinton no es muy conocido, pero su trabajo fue clave para que hoy podamos, entre otras cosas, buscar su nombre en Google (donde trabaja hoy día).
¿Será Toronto el próximo Silicon Valley? (DAVID COOPER/GETTY IMAGES)
Las redes neuronales son programas informáticos que aprenden de una forma muy parecida a como lo hace nuestro cerebro.
El asunto parecía prometedor en la década de 1980, pero el sector tecnológico dirigió su atención a otras formas de inteligencia artificial que podrían desarrollarse antes.
“Los enfoques que me parecían absurdos iban a más y los que me parecían adecuados eran vistos como absurdos”, le dijo a la BBC el catedrático británico, que divide su tiempo entre la universidad y Google, donde lidera el centro de investigación Brain Team Toronto (equipo sobre el cerebro de Toronto).
Hoy en día, las redes neuronales, que permiten a las computadoras hacer cosas como enseñarse a sí mismas a jugar póker, son consideradas el próximo gran paso de la tecnología.
Y el trabajo de Hinton es reconocido mundialmente.
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¿Para qué sirven las redes neuronales?
Las redes neuronales son capaces de gestionar tareas muy complejas gracias a su acceso a grandes cantidades de datos.
Las computadoras más potentes y los grandes conjuntos de datos permitieron su desarrollo a gran escala, mejorando la precisión en reconocimiento del habla y visión computacional, lo cual está ayudando a que, por ejemplo, los autos sin conductor se conviertan en una realidad.
También se usan para las recomendaciones en Netflix y los asistentes de voz de los teléfonos inteligentes, y permiten enseñar a las máquinas a jugar a programas informáticos para competir con los humanos, como el AlphaGo de Google.
Talento local
Foteini Agrafioti, quien dirige el nuevo laboratorio de investigación de aprendizaje automático en la Universidad de Toronto, dice que esas innovaciones recientes hicieron que la inteligencia artificial fuera atractiva para los investigadores en la industria tecnológica.
“Todo lo que está impulsando los motores de Google ahora mismo lo está haciendo a través del aprendizaje profundo”, dice la especialista.
Los avances en ese campo ayudaron a dar un empuje a la innovación y allanaron el camino para la comercialización de esa tecnología.
También llamaron la atención de gigantes como Google, IBM y Microsoft, que comenzaron a contratar expertos en ese campo.
Eso ha permitido el despegue de la carrera de pioneros canadienses como Hinton, pero también Yoshua Bengio, de la Universidad de Montreal, y Richard Sutton, de la Universidad de Alberta.
El dinero de las grandes empresas tecnológicas está llegando a Canadá.
Pero también lo está haciendo el que viene de las inversiones de organizaciones nacionales como la multinacional bancaria RBC, el gigante de piezas automovilísticos Magna y millones de dólares de fondos gubernamentales.
Inversión millonaria
En Toronto, se abrirá pronto el Instituto Vector de Inteligencia Artificial, con el que el país espera alimentar este “increíble impulso de la inteligencia artificial en Canadá”.
Las nuevas instalaciones se inauguraron oficialmente este jueves con el fin de expandir las aplicaciones de la inteligencia artificial explorando el aprendizaje profundo y otras formas de aprendizaje automático.
El instituto ha recibido cerca de US$130 millones por parte de los gobiernos de Canadá y Ontario, y un grupo de 30 empresas, incluidas Google y RBC.
Hinton será el principal asesor científico del centro, que estará dirigido por el exejecutivo bancario Ed Clark.
Según Clark, el objetivo es convertir a Toronto -que tiene la mayor concentración de empresas de inteligencia artificial en Canadá- en uno de los cinco lugares del mundo con más innovación y negocios relacionados con esa tecnología.
Los fundadores también quieren que sirva de imán y retención de los mejores talentos extranjeros, que siempre persiguen las grandes empresas estadounidenses.
El empresario asegura que quieren “despertar” la industria canadiense a las posibilidades de la inteligencia artificial y que esperan que eso tenga un impacto enorme en áreas como la sanidad, la banca, la manufactura o el transporte.
Pero, el Instituto Vector no es el único que recibió inversión.
El efecto Trump
Google invirtió US$3,4 millones en noviembre en el Instituto para Algoritmos de Aprendizaje de la Universidad de Montreal.
Además, Microsoft está financiando una startup en Montreal, Element AI. La empresa estadounidense también dijo que adquirirá la canadiense Maluuba y que ayudará a financiar la inteligencia artificial en la Universidad de Montreal y en la McGill.
Por otra parte, Thomson Reuters y General Motors instalaron laboratorios de inteligencia artificial en Toronto.
Y a principios de este mes el gobierno federal anunció que destinaría cerca de US$100 millones para una “estrategia de inteligencia artificial pancanadiense”.
RBC también está aportando dinero y ha abierto un laboratorio de aprendizaje automático dirigido por Agrafioti, cofundado un programa para traer talento global y emprendedores a Toronto y colaborado con el Instituto de Inteligencia Artificial de Alberta.
Quienes apuestan por Canadá, saben que puede que Silicon Valley resulte más atractivo para el talento tecnológico, pero esperan que sus estratégicas inversiones impulsen el crecimiento de esta tecnología en el país nórdico.
Además, ven la incertidumbre respecto a la inmigración creada por la administración de Trump en Estados Unidos como una ventaja para que Canadá sea más interesante para países extranjeros.
Y definen Toronto como “una ciudad abierta y diversa”.
“No me gustaría ver a un catedrático más mudándose al sur (a Estados Unidos)”, dice Agrafioti.
“Espero realmente que de aquí a cinco años miremos hacia atrás y digamos que casi perdimos, pero que lo supimos ver a tiempo y le dimos la vuelta a la situación”.
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