La computación en la nube depende cada
vez más de la inteligencia artificial para exprimir al máximo su rendimiento. Y
gracias a los gigantes que ofrecen servicios de IA a través de la nube, la
tecnología empieza a llegar a cada usuario y empresa
La nube se vuelve más inteligente cada
minuto que pasa. De hecho, pronto sabrá más sobre las fotos que usted ha subido
que usted mismo.
La compañía de almacenamiento en nube
Box ha anunciado que está agregando tecnología de visión artificial de Google a
su plataforma. Los usuarios podrán buscar fotos, imágenes y otros documentos
utilizando sus herramientas visuales, en lugar de tener que limitarse al nombre
del archivo o sus etiquetas. El CEO de la empresa, Aaron Levie, afirma: "A
medida que aumentan los datos en la nube, nos damos cuenta de que necesitamos
formas más poderosas de organizar y entender su contenido".
La tecnología de visión automática ha
mejorado mucho en los últimos años gracias a un enfoque de aprendizaje
automático conocido como aprendizaje profundo (ver 10 Tecnologías Emergentes:
Aprendizaje profundo). Una red neuronal profunda, ligeramente inspirada en cómo
las neuronas humanas procesan y almacenan información, puede aprender a
reconocer categorías de objetos, como por ejemplo un "suéter rojo" o
una "camioneta". La investigación en curso, incluyendo el trabajo de
los investigadores de Google, está mejorando la capacidad de los algoritmos
para describir qué está sucediendo en las imágenes.
Las funciones de visión artificial de
Box podrían ser una buena herramienta para que las empresas empiecen a
sumergirse en la inteligencia artificial (IA) y en el aprendizaje automático. Esto
eliminaría la necesidad de etiquetar manualmente miles de imágenes y permitiría
buscar en archivos antiguos de formas imposibles en el pasado. Levie afirma que
una de las compañías que están probando la tecnología la está usando para
buscar imágenes para particulares.
El anuncio de Box es la última señal
de que la computación en la nube se está reinventando a través del aprendizaje
automático y de la inteligencia artificial. La IA es ya el arma preferida en la
batalla por dominar este tipo de computación, con empresas que ofrecen
servicios computacionales a demanda (como Google, Amazon y Microsoft entre
ellas), y alardean de tener cada vez más características agregadas de
aprendizaje automático.
El catedrático de Google Cloud y
profesor de la Universidad de Stanford (EEUU) Fei-Fei Li, especializado en
visión artificial y aprendizaje automático, dijo en un comunicado que este
anuncio muestra lo ampliamente disponible que se está volviendo la IA.
"Por fin, la inteligencia artificial se está democratizando entre las
personas y las empresas", afirma el experto.
Levie ha explicado que su compañía
intenta aplicar el aprendizaje automático a otros tipos de contenido. Esto
podría incluir audio y vídeo, pero también texto. Para esto, un algoritmo
podría agregar análisis semántico, ofreciendo la posibilidad de buscar en un
documento por su significado, en lugar de por palabras clave específicas.
También es significativo que Box esté
confiando en la visión por ordenador de Google, en lugar de desarrollar la
tecnología internamente. La medida refleja la realidad de que sólo hay un
puñado de empresas convertidas en los grandes jugadores que dominan los
aspectos más fundamentales de la IA, como la visión artificial, el
reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Levie detalla:
"Si piensas en la fuerza que Google tiene en el reconocimiento de
imágenes, sería estratégicamente imprudente para nosotros tratar de competir
con ellos". El CEO indica que los investigadores de su compañía están
explorando maneras de aplicar el aprendizaje automático al comportamiento de
sus clientes. Este proceso podría ofrecer formas de optimizar el servicio de
Box, y ayudar también a identificar las tareas que podrían estar listas para
ser automatizadas.
La API Cloud Vision de Google puede
reconocer miles de objetos cotidianos en imágenes. Sin embargo, algunos
clientes podrían necesitar disponer de la capacidad de reconocer y de buscar en
tipos específicos de imágenes, por ejemplo, imágenes médicas o arquitectónicas.
Por ello, los investigadores de Box están explorando diferentes estrategias
para que los clientes puedan entrenar sus propios sistemas de visión si es
necesario.
Fuente: MIT Technology Review