Google I/O 2021 da a la IA un papel protagonista

Dentro de las novedades presentadas en Google I/O 2021 destaca la presencia de la Inteligencia Artificial, una tecnología que, en cualquiera de sus variedades, ocupa un papel destacado sin duda en el futuro de los de Mountain View, tanto para la mejora de sus productos y servicios como para el lanzamiento de otros nuevos.

Las novedades de Google relacionadas con la IA en este evento arrancaron con la presentación de LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, es decir, Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo). El desarrollo de este modelo, al igual que sus últimos lanzamientos en este campo, está basado en Transformer, la arquitectura de red neuronal open source que desarrollaron en Google Research en 2017.

A diferencia de otros modelos de lenguaje, LaMDA se ha entrenado a base de diálogos, enseñándole a interactuar en conversaciones de flujo libre. Esto ha hecho que LaMDA sea capaz de dar respuestas que no solo tienen sentido en cuanto al contexto, sino que también son específicas. En un futuro, gracias a sus investigaciones, Google espera poder añadir dimensiones a las respuestas, como lo que denomina «nivel de interés», lo que podría llevar a conseguir respuestas que aporten datos, que no se esperen o que incluso resulten ingeniosas. Además, la compañía está trabajando en respuestas basadas en hechos que sean correctas y cumplan los principios de Inteligencia Artificial de Google.

Google presenta MUM

Google también trabaja en llevar estas y otras mejoras a su buscador con una nueva tecnología llamada MUM (Multitask Unified Model, o Modelo unificado multitarea), cuya misión es ayudar en las respuestas a búsquedas complejas para reducir el número de las necesarias para encontrar las respuestas que se necesitan. Está también basada en la arquitectura Transformer, pero es más potente, y no solo comprende el lenguaje, sino que también lo genera. Está entrenada en 75 idiomas distintos y también para realizar varias tareas al mismo tiempo. Es multimodal, lo que hace que pueda comprender información tanto en texto como en imágenes. Sus creadores esperan que en el futuro pueda hacer lo mismo en audio o vídeo, entre otras posibilidades.

MUM puede romper las barreras de las dificultades del lenguaje, ya que puede transferir conocimiento entre distintos idiomas. Así, puede aprender de fuentes que no están escritas en el idioma en que se hace una búsqueda, y responder en el lenguaje preguntado con los datos aprendidos en fuentes de otro idioma. Eso sí, no esperes ver sus mejoras en el buscador de Google de inmediato, puesto que se irán integrando en el buscador poco a poco, a lo largo de los próximos meses y años.

La plataforma Vertex AI, ya disponible

El evento Google I/O también ha servido, según Zdnet, para anunciar la disponibilidad general de la plataforma gestionada Vertex AI, diseñada para ayudar a los científicos de datos e ingenieros de machine learning a desplegar y gestionar proyectos de machine learning.

La plataforma viene a corregir los problemas derivados del entrenamiento de un modelo en AutoML Vision, permitiendo los flujos de trabajo escalables, así como acceso a herramientas de MLOps para mantener y gestionar modelos que están en producción. Además, promete reducir el tiempo que lleva desarrollar y entrenar modelos. La plataforma aúna los servicios de Google Cloud para el desarrollo de machine learning en una única interfaz de usuario, y también en una API. Así, mediant en trabajo en un único entorno, se debería facilitar el paso a modelos desde la experimentación, así como descubrir tendencias y hacer predicciones.

Vertex AI da a los equipos acceso a las herramientas de Inteligencia Artificial que utiliza Google de manera interna para trabajar con visión por computador, lenguaje, conversación y datos estructurados. La plataforma no será estática, sino que irá acumulando mejoras cada cierto tiempo, a cargo de Google Research.

Por ahora, entre otras cosas, incluye nuevas funciones de MLOps, como el servicio de optimización Vertex Vizier. Con él, los clientes pueden dar a Vertex Vizier un conjunto de variables, así como la función o métrica que estén intentando optimizar y asegurarse así de que un modelo está ajustado. Los usuarios de la plataforma también cuentan con Vertex Feature Store, que les ayuda a compartir y reutilizar funciones de machine learning.

Vertex Experiments es una versión para empresa de TensorBoard, una herramienta para la herramienta de medida y visualización de flujos de trabajo de machine learning, que además facilita la compartición de medidas en una organización, así como el descubrimiento de modelos entrenados previamente para una comparación. En cuanto a las herramientas de MLOps de la plataforma, entre las que están Vertex Continuous Monitoring y Vertex Pipelines, eliminan el automantenimiento que a veces se necesita para los modelos en producción.

Un modelo de IA para problemas de la piel

En el apartado de elementos más prácticos para la vida cotidiana, Google ha anunciado también una herramienta asistente de dermatología desarrollada para ayudar a comprender a la gente lo que pasa con su piel, cabello y uñas. Se trata de una herramienta basada en web que mostrará información revisada por dermatólogos, y cuya versión de prueba se espera para finales de deste año. Su misión será servir de respuesta a preguntas frecuentes de dermatología para ayudar a la gente corriente con sus problemas dermatológicos.

Para utilizar la herramienta, los usuarios necesitarán la cámara del móvil para tomar las imágenes de su pelo, piel o uñas que le preocupen. En concreto, tendrán que tomar tres fotos desde ángulos distintos. Después tendrá que contestar preguntas relacionadas con su tipo de piel, cuánto tiempo lleva con el problema y otros síntomas que puedan estar relacionados para poder acotar las posibilidades.

Cuando el usuario envía los datos, el modelo de Inteligencia Artificial de la herramienta analiza la información y busca en su fuente de conocimientos entre 288 dolencias para ofrecerte información relacionada con el problema que puedes usar como base para investigar, y acudir al médico, por descontado. De hecho, la herramienta no está pensada para ofrecer un diagnóstico ni para sustituir a los consejos médicos, ya que muchas dolencias requieren supervisión médica y exámenes en persona. También pruebas adicionales, como sucede con las biopsias. Es más bien una herramienta que ofrece información fiable para que el afectado pueda tomar una decisión sobre el paso que dar a continuación.