Google contrató al Dr. Geoffrey Hinton y, de paso, a dos de sus mejores alumnos, para obtener mayor provecho de la inmensa cantidad de datos que colecciona. Posiblemente el nombre no nos diga nada, pero no hablamos de una contratación menor: Hinton y su equipo saben cómo construir grandes máquinas de software que aprenden por su cuenta.
No olvidemos que Google es una compañía montada sobre tesis doctorales e investigación aplicada de alto nivel en ciencias de la computación e ingenierías. En particular, Google es una empresa sustentada por científicos, los mejores del mundo, dedicados a la Inteligencia Artificial.
Por ejemplo, el actual director de investigación de la compañía, el Dr. Peter Norvig, fue empleado de NASA y co-autor de AI: A Modern Approach, uno de los libros universitarios de Inteligencia Artificial más leído del planeta. Norvig explica en su artículo Google's Hybrid Approach to Research cómo está organizada la investigación en Google y sus objetivos: “conseguir avances significativos en áreas donde es difícil hacerlo pero aún hay potencial para metodologías nuevas”
Los investigadores de Google no crean software para prototipos, por el contrario, tienen por método comenzar a desarrollar desde el primer día software listo para ser llevado a sus usuarios, software construido sobre datos reales. Esta forma de trabajar optimiza tiempo y energía para la compañía porque evita riesgos en el proceso de transferir tecnología de la investigación a la práctica. Al final del día, Google cuenta con software útil para ellos y sus usuarios.
Basta ver la lista de áreas en los programas de investigación de Google para darnos una buena idea de los temas que interesan a la empresa, hacia dónde quiere transformar su investigación en innovación, su innovación en negocio, su negocio que fundamentalmente es de publicidad web.
El Dr. Geoffrey Hinton y su equipo son especialistas en Deep Learning, una técnica en la que es pionero y que consiste en proveer de una capacidad asombrosa, a varios niveles, de aprendizaje a las máquinas. El Deep Learning hace que las máquinas (supercomputadoras en este caso), aprendan de la misma forma que el cerebro humano. Los interesados en profundizar puede tomar su curso en línea desde Coursera.
Una de las primeras metas de Hinton es mejorar el sistema de reconocimiento de voz de Google, así como su sistema de búsqueda basado en imágenes. A partir de aquí veremos (y eventualmente usaremos) aplicaciones derivadas de su investigación, como traductores automáticos en tiempo real. Hace poco Hinton hizo una demostración traduciendo inglés al chino, y no es difícil imaginar a Google como el traductor automático universal. Y esto apenas es un comienzo.