El pasado lunes 18 de junio, en el Google Campus Madrid, tuvo lugar el quinto encuentro de Madrid City AI en el que pudimos hablar sobre el presente y futuro de la Inteligencia Artificial y los diferentes campos en los que se está desarrollando esta tecnología. Como en otras ocasiones, también profundizamos en conceptos como el Machine Learning y el Deep Learning y vimos algunos de los proyectos más interesantes de compañías como IBM, BigML o el Instituto de Ingeniería del Conocimiento. Aunque en esta ocasión, lo más curioso del encuentro fue descubrir a Neurowriter y como una Inteligencia Artificial ha escrito una nueva historia de Harry Potter.
Tranquilo, es una broma… a medias. Sigue leyendo y verás como fue el Madrid City AI y sabrás la verdad sobre este nuevo libro de Harry Potter.
El evento empezó con la ponencia de Maria Borbonés, IBM Watson Cloud and Data Platform IT Specialist, con quien hicimos un repaso a los avances y logros en IA de IBM, pasando por la batalla entre Deep Blue y el campeón de ajedrez, Garry Kasparov, hasta la victoria de Watson en Jeopardy. También nos contó sobre uno de los grandes proyectos de IBM, el IBM Summit, “un supercomputador dotado de CPUs Power 9 que permite hacer cálculos cuatro veces más rápido que un computador normal y con 200 petaflops, pudiendo llegar a hacer cuatrillones de operaciones por segundo”.
Durante el evento hizo especial hincapié en que la IA no viene para robarnos el futuro, pero como dijo María Borbonés, “IBM no busca sustituir la mente humana, sino aumentarla. Una de las prioridades es entrenar modelos para que analicen datos y que así las personas podamos trabajar manejando menor cantidad”. También hablamos de las oportunidades que surgirán, a todos los niveles. Y es que “se están buscando herramientas para que la gente con menos skills pueda acceder a modelos de IA ya entrenados para que estos sean consumibles”.
De esto también nos habló Javier Placer, de BigML, en su ponencia sobre el Machine Learning, quien dejó claro que “detrás de esta tecnología hay muchas otras ciencias, no solo las matemáticas”, y que “la IA está dando el salto de la academia a la práctica”. Sin embargo, una de las ideas más importantes con la que nos quedamos de su ponencia es el hecho de que “las herramientas de Machine Learning son muy complejas pero la intención es que sea accesible a cualquier persona”.
También quiso hablarnos sobre la creación y destrucción de empleo causada por la automatización, y es que España es uno de los países que más riesgo corre de perdida de empleo con la automatización, cuatro veces más que países como el Reino Unido. Pero “la solución para contrarrestar esto es invertir en empresas que trabajen en Machine Learning y que puedan generar empleo”. Dejo claro que tampoco podemos tener miedo a la IA y los robots; “Si tienes miedo de un robot, escóndete detrás de una puerta” dijo entre risas.
Al hilo de estas dos intervenciones y para centrase en Deep Learning y redes neuronales contamos con Álvaro Barbero Jimenez, del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, que tituló su ponencia “Plagiando literatura con Deep Learning”. En ella nos enseñó que crear textos utilizando NeuroWriter y el uso del Machine Learning. A través de capas y redes neuronales y con mucho entrenamiento, demostró como es posible generar textos predictivos.
Pero la mejor forma para asimilar todos los conceptos y sistemas que comentó durante su ponencia (Byte Pair Encoding, token embeddings, dropout regularization, Batch Normalization o BiLSTM Model), Álvaro nos puso varios ejemplos de ello: Obras de Shakespeare, relatos de Lovecraft e incluso, el nuevo libro de Harry Potter del que te veníamos hablando. Eso sí, dejó claro que mientras más largos sean los textos que reproducen las redes neuronales, más obvio se vuelve el hecho de que no han sido escritas por una persona.
Esto también es aplicable a otros campos, aunque la mayoría dan resultados bastante cómicos (Chula Vara, el coctel creado a partir de WikiPedal despertó las risas entre el público), pero son grandes ejemplos de lo que es el Deep Learning y de lo que podría llegar a ser capaz la IA en el futuro.
