La revista Technology Review del MIT trae un artículo de Tom Simonite con el título Teaching Machines to Understand Us, sobre el tema de una tendencia en la Inteligencia Artificial. El artículo es bastante extenso y no se pretende aquí cubrir todos los detalles que Simonite explora.
Aunque la idea de la Inteligencia Artificial es algo antigua ya y tiene orígenes en los años 50 del siglo pasado, el artículo comienza recordando como en el año 1995 el investigador francés Yann LeCun tenía la idea de que imitar ciertas características del cerebro era la mejor forma de hacer máquinas inteligentes. LeCun, trabajando con Bell Labs, logró hacer software que simulaba, de forma aproximada, neuronas para leer texto manuscrito después de revisar un número de ejemplos. Este tipo de software se pudo aplicar a la lectura automatizada de cheques y planillas bancarias escritas a mano y se pensaba que era el comienzo de un desarrollo que lograría tener muchas otras aplicaciones limitadas hasta el momento a los humanos.
Simonite escribe sobre como el campo, que ahora se ha venido llamando Aprendizaje Profundo (Deep Learning), está ahora muy activo en un competencia dura entre compañías como Google, Facebook, IBM y Microsoft. LeCun trabaja ahora para Facebook en el Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial (FAIR) después de haber estado mucho tiempo en New York University.
Se argumenta que con el Aprendizaje Profundo se ha logrado tener sistemas para reconocimiento de imágenes y rostros casi tan exactamente como lo haría un humano. La meta actual de LeCun es producir software con capacidades de lenguaje y de sentido común suficientes para sostener una conversación. Esto mejoraría enormemente la accesibilidad y la interacción general con las máquinas.
Dado que el trabajo de LeCun se está haciendo en Facebook, podríamos esperar que esta red social sea pionera en este tipo de interacción mediante una conversación natural.
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