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Juan MC Larrosa
Inteligencia artificial
Bebés de millones de dólares
Mientras Silicon Valley lucha por el talento, las universidades luchan por aferrarse a sus estrellas
The Economist
Que un programa de computadora puede golpear repetidamente al campeón del mundo en Go, un juego de mesa complejo, es un golpe de estado para el campo de rápido movimiento de la inteligencia artificial (AI). Otro juego de alto riesgo, sin embargo, se está llevando a cabo entre bastidores, ya que las empresas compiten para contratar a los expertos más inteligentes de la IA. Gigantes de la tecnología, incluyendo Google, Facebook, Microsoft y Baidu, están compitiendo para expandir sus actividades de IA. El año pasado gastaron unos 8.500 millones de dólares en ofertas, dice Quid, una firma de datos. Eso fue cuatro veces más que en 2010.
En el pasado, las universidades empleaban a los mejores expertos en AI del mundo. Ahora las empresas de tecnología están saqueando los departamentos de robótica y aprendizaje automático (donde las computadoras aprenden de los propios datos) para los profesores y estudiantes de mayor vuelo, atrayéndolos con grandes salarios similares a los que obtienen los atletas profesionales.
El año pasado, Uber, una firma de taxis, reclutó a 40 de los 140 empleados del Centro Nacional de Ingeniería de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon y creó una unidad para trabajar en automóviles autodirigidos. Eso atrajo los titulares porque Uber había prometido anteriormente financiar la investigación en el centro antes de decidir en lugar de pelar su personal. Otras firmas buscan talento más silenciosamente, pero con la misma obstinación. La migración al sector privado sorprende a muchos académicos. "Ni siquiera puedo mantener a mis estudiantes de posgrado", dice Pedro Domingos, un profesor de la Universidad de Washington que se especializa en aprendizaje de máquinas y ha tenido ofertas de trabajo de empresas de tecnología. "Las empresas están tratando de contratarlos antes de que se gradúen".
Los expertos en aprendizaje automático son los más demandados. Las grandes empresas de tecnología lo utilizan en muchas actividades, desde tareas básicas como el filtrado de spam y una mejor orientación de los anuncios en línea, hasta emprendimientos futuristas como automóviles autodirigidos o escaneo de imágenes para identificar enfermedades. A medida que los gigantes tecnológicos trabajan en características como la tecnología de asistente personal virtual, para ayudar a los usuarios a organizar sus vidas, o herramientas para facilitar la búsqueda a través de fotografías, dependen de los avances en el aprendizaje automático.
Las inversiones de las firmas tecnológicas en esta área ayudan a explicar cómo una reunión arcano, una vez en el mundo, la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural, celebrada cada diciembre en Canadá, se ha convertido en la Davos de la IA. Los participantes van a aprender, ser vistos y ser cortejados por los jefes que buscan talento. La asistencia se ha triplicado desde 2010, alcanzando los 3.800 el año pasado.
No existen estadísticas confiables para mostrar cuántos académicos se están uniendo a compañías de tecnología. Pero existen indicaciones. En el campo del "aprendizaje profundo", donde las computadoras extraen información de grandes conjuntos de datos utilizando métodos similares a las redes neuronales de un cerebro humano, la proporción de trabajos escritos por autores con alguna afiliación corporativa ha aumentado considerablemente.
Las empresas de tecnología no siempre han dedicado tanta atención y recursos a los expertos en IA. El campo fue ignorado y subfinanciado durante el "invierno de IA" de los años 80 y 90, cuando los acercamientos de moda a la IA no pudieron emparejar su promesa temprana. El auge de la máquina de aprendizaje comenzó en serio cuando Google comenzó a hacer ofertas centradas en la IA. En 2014, por ejemplo, compró DeepMind, el inicio de la victoria de la computadora en Go, de investigadores en Londres. Se rumoreaba que el precio sería de unos 600 millones de dólares. Alrededor de entonces, Facebook, que también esperaba comprar DeepMind, inició un laboratorio centrado en la inteligencia artificial y contrató a un académico de la Universidad de Nueva York, Yann LeCun, para dirigirla.
Las firmas ofrecen a los académicos la oportunidad de ver sus ideas llegar rápidamente a los mercados, lo que a muchos les gusta. Los empleos del sector privado también pueden liberar a los académicos de la incertidumbre de obtener subvenciones para la investigación. Andrew Ng, que dirige la investigación de AI para el gigante chino de Internet Baidu y solía enseñar a tiempo completo en Stanford, dice que las empresas de tecnología ofrecen dos cosas especialmente atractivas: mucha potencia informática y grandes conjuntos de datos. Ambos son esenciales para el aprendizaje moderno de la máquina.
Todo lo que está en el bien, pero la juerga de contratación también podría imponer costos. Una es que las universidades, incapaces de ofrecer salarios competitivos, serán dañadas si demasiadas mentes brillantes son atraídas permanentemente o distraídas de la sala de conferencias por los compromisos con empresas de tecnología. Países enteros también podrían sufrir. La mayoría de las grandes firmas tecnológicas tienen su sede en América; Lugares como Canadá, cuyas universidades han estado a la vanguardia del desarrollo de AI, podrían ver poco beneficio si su personal más brillante desaparece a las empresas más allá de la frontera, dice Ajay Agrawal, profesor de la Universidad de Toronto.
Otro riesgo es si la experiencia en AI se concentra desproporcionadamente en unas pocas empresas. Las empresas de tecnología hacen públicas algunas de sus investigaciones a través del código abierto. También prometen a los empleados que pueden escribir artículos. En la práctica, sin embargo, muchos hallazgos rentables no son compartidos. Algunos se preocupan de que Google, la empresa líder en el campo, podría establecer algo cercano a un monopolio intelectual. Anthony Goldbloom de Kaggle comparte la preeminencia de Google en IA con la concentración de científicos talentosos que trabajaron en el Proyecto Manhattan, que produjo la bomba atómica de Estados Unidos.
¿Listo para la cosecha?
La amenaza de una sola empresa que tiene demasiada influencia sobre el futuro de la IA llevó a varios jefes de tecnología, incluyendo a Elon Musk de Tesla, a comprometerse en diciembre a gastar más de mil millones de dólares en una iniciativa sin fines de lucro, OpenAI, Público de investigación. Se supone que combinar el enfoque de la investigación de una universidad con las aspiraciones de una empresa real del mundo. Se espera atraer a los investigadores para producir hallazgos y documentos originales.
Si las empresas tecnológicas, en lugar de las universidades, están mejor situadas para realizar progresos generales en la IA, es motivo de debate. Andrew Moore, decano del departamento de informática de la Universidad Carnegie Mellon, se preocupa por el potencial de un problema de "semilla de maíz": que las universidades podrían un día carecer de personal suficiente para producir futuros cultivos de investigadores. Como malo, con menos gente haciendo pura investigación académica, compartiendo ideas abiertamente o trabajando en proyectos con horizontes de tiempo de décadas, los futuros avances también podrían ser atrofiados.
Pero tales riesgos no se materializarán necesariamente. El dinero extra que se ofrece en AI ha excitado a nuevos estudiantes a entrar en el campo. Y las empresas de tecnología podrían ayudar a hacer aún más para desarrollar y reemplazar el talento, por ejemplo, dotando más profesores y ofreciendo más becas a los investigadores. Las empresas de tecnología tienen el dinero para hacerlo, y la motivación. En Silicon Valley es el talento, no el dinero, el recurso más escaso.
Corrección: Este artículo ha sido enmendado para dejar claro que los $ 8,5 mil millones gastados por las empresas de tecnología estaban en acuerdos y no incluían el dinero gastado en investigación y contratación.
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