The Economist: Nuevos programas enseñan a las masas a crear IA

En los últimos cinco años, los investigadores en inteligencia artificial se han convertido en las estrellas de rock del mundo de la tecnología. Una rama de la IA conocida como aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales para procesar grandes volúmenes de datos en busca de patrones, ha demostrado ser tan útil que los expertos en la materia pueden obtener altos salarios de seis cifras por crear software para Amazon, Apple, Facebook y Google. Los nombres más importantes pueden ganar más de US$ 1 millón al año.

La ruta estándar hacia estos trabajos ha sido un doctorado en ciencias informáticas de una de las universidades de élite de Estados Unidos. Lograr uno lleva años y requiere una disposición adecuada para el mundo académico, lo cual es raro entre las personas más normales. Los estudiantes de posgrado son tentados con regularidad a dejar sus estudios por trabajos lucrativos.

Eso está cambiando. Este mes fast.ai, una organización educativa sin fines de lucro con sede en San Francisco, inició el tercer año de su curso de aprendizaje profundo. Desde sus inicios, ha atraído a más de 100,000 estudiantes, repartidos por todo el mundo desde la India hasta Nigeria. El curso y otros similares vienen con una proposición simple: no hay necesidad de pasar años obteniendo un doctorado para practicar un aprendizaje profundo. Crear software que aprende puede enseñarse como un arte, no como un alto objetivo intelectual que se debe alcanzar solo en una torre de marfil. El curso de Fast.ai se puede completar en solo siete semanas.

El objetivo de Jeremy Howard, quien fundó fast.ai con Rachel Thomas, una matemática, es desmitificar el tema para hacerlo accesible a cualquiera que quiera aprender a crear software de IA. Dice que la matemática escolar es suficiente. “No. Alfabeto. Griego”, Howard entona, golpeando la mesa para hacer una pausa.

Está funcionando. Sara Hooker, una estudiante de primer año de fast.ai, fue contratada en el altamente competitivo programa de residencia de IA de Google después de terminar el curso, a pesar que nunca había trabajado en aprendizaje profundo. Ahora es una de las fundadoras de la nueva oficina de investigación de IA de Google en Accra, Ghana, la primera de la empresa en África. En Bangalore, unas 2,400 personas son miembros de ai Saturdays, que siguen el curso juntos como un gigantesco grupo de estudio. Andrei Karpathy, uno de los principales profesionales de aprendizaje profundo, recomienda el curso.

Fast.ai no es el único programa alternativo de IA. ai4all, otra empresa sin fines de lucro, trabaja para brindar educación a niños en edad escolar en Estados Unidos que de otro modo no tendrían acceso a ella. Andrew Ng, otra figura conocida en el campo, ha iniciado su propio curso en línea, deeplearning.ai.

Las ambiciones de Howard son más profundas que flexibilizar el mercado laboral de IA. Su objetivo es difundir el aprendizaje profundo en muchas manos, para que se pueda aplicar en un conjunto de campos tan diverso como un grupo de personas sea posible. Hasta ahora, ha sido controlado por un pequeño número de hombres blancos en su mayoría jóvenes, casi todos los cuales han sido empleados por los gigantes de la tecnología. La ambición, dice Howard, es que el software de capacitación de IA sea tan fácil de usar y ubicuo como enviar un correo electrónico desde un teléfono inteligente.

A algunos expertos les preocupa que esto sirva solo para crear una inundación de sistemas de IA poco fiables que, en el mejor de los casos, serán inútiles y, en el peor, peligrosos. Una analogía puede disipar esas preocupaciones. En los primeros días de Internet, solo unos pocos nerds seleccionados con habilidades específicas podían crear aplicaciones. No mucha gente los usaba.

Luego, la invención de la red mundial condujo a una explosión de páginas web, tanto buenas como malas. Pero fue solo a través de la apertura a todo que el Internet dio origen a las compras en línea, las comunicaciones globales instantáneas y las búsquedas. Si Howard y otros se salen con la suya, facilitar el desarrollo del software de IA traerá una nueva cosecha de fruta de un tipo diferente.