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  10/04/2018

¿Podrá Giannandrea entenderse con Siri?

No había que ser un lince para ver que Apple perdía terreno en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). No sólo ante compatriotas como Google, Amazon, Microsoft, IBM o Facebook, sino también frente a compañías chinas: Baidu, Tencent o Alibaba, por citar sólo las más conocidas. Esta es la primera explicación del fichaje de John Giannandrea, quien sólo unos días antes había anunciado su dimisión de Google, a la que llegó en 2010 tras la compra de la startup Metaweb. Desde entonces, ha sido el artífice de la integración de técnicas de IA en el buscador, en Gmail y en el asistente en que se basa Google Home. Así que pasar de Google a Apple es mucho más que un cambio de empleador.

John Giannandrea

Giannandrea dependerá directamente de Tim Cook como director de Búsqueda e Inteligencia Artificial, nomenclatura que ya dice mucho sobre la intención de su contratación. Poco se sabe, en realidad, de lo que espera Apple de este ingeniero escocés de 53 años.  Da una pista la bienvenida de Cook: “John comparte nuestro compromiso con la privacidad y nuestro enfoque reflexivo a medida que nuestros dispositivos son más inteligentes y más personales”. Entre líneas, la frase sugiere la tarea que espera al recién llegado y que dependa directamente del CEO recuerda que con demasiada frecuencia los directivos ´importados` no han congeniado con la vieja guardia jobsiana.

De Giannandrea no se conocen publicaciones académicas; su perfil es más propio de gestor de proyectos y equipos que de científico. En su biografía profesional aparece un rosario de empleos en compañías que desde los 90 fueron adquiridas por Apple (General Magic), Microsoft (Tellme Networks) o Google (Metaweb, donde era CTO). De su nuevo rol se supone que consistirá en poner Siri en la vía de convertirse en un digno rival de Alexa, de Amazon, que ya tiene 20 millones de usuarios en Estados Unidos.

El sorprendente fichaje – que Google no ha comentado hasta la fecha – se interpreta como uno más de los varios movimientos recientes en el reducido mundillo de los especialistas en IA. El mes pasado, Facebook anunció una reorganización por la que Yann LeCun, hasta ahora director de sus laboratorios FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) deja el cargo y pasa a ser chief AI scientist, una función indefinida por el momento pero que le libera de las muchas cargas que esperan a su sustituto en un contexto complicado. El año pasado, LeCun contó a este blog que ante su reticenciaa inicial, Mark Zuckerberg aceptó que mantuviera su puesto de profesor en la New York University. El relevo es Jérôme Pesenti, también francés, cuyo curriculo incluye una etapa en IBM como VP de Watson Platform, que duró sólo siete meses.

La responsabilidad full time de Pesenti será paralela a la de Josquín Quiñonero, director del grupo AML (Applied Machine Learning) y ambos reportarán al CTO de Facebook, Mike Schroepfer. A falta de conocer los detalles, eclipsados por la crisis de reputación de la compañía, el organigrama deja la impresión de que Zuckerberg pretende resultados tangibles – esto es, enfocados a generar productos y servicios  monetizables – que exceden lo que razonablemente se podía esperar de un académico como Le Cun.

Volviendo a Apple: desde 2010, cuando adquirió Siri por 200 millones de dólares, en los siguientes cuatro años apenas se le conocen movimientos relevantes en IA o al menos sus desarrollos internos no han trascendido, lo que es congruente con la opacidad de la compañía. No obstante, habría duplicado su plantilla en IA a partir de 2014, destacando el reclutamiento de Jonathan Cohen, quien fuera director de deep learning en Nvidia, y de Ruslan Salakhutdinov, investigador de Carnegie Mellon en el mismo campo.

En los cuatro últimos años Apple se ha esforzado por no perder el tren de la IA. Ha invertido cientos de millones de dólares en la absorción de Turi, Vocal IQ, Perceptio, Faceshif y Emotient, estas tres últimas especializadas en reconocimiento facial. Al parecer no han sido suficientes.

Un informe de Deloitte asegura que las aplicaciones de reconocimiento de voz – un área clave de la inteligencia artificial – sólo las utiliza un 12% de los usuarios, pese a que el 80% de los smartphones las llevan incluídas. Implícitamente, esto significa que, además de añadir más capacidades al iPhone (que la mayoría de los compradores no usa, por cierto), Apple debería centrarse en reinventar el concepto y utilidad de su asistente de voz, no ya para mejorar su smartphone sino para desarrollar nuevos productos y servicios que sean diferenciales.

El baile de sillas en Apple, Google y Facebook resulta llamativo por su coincidencia en el tiempo, pero invita a observar el recorrido de científicos, investigadores y profesores poco dispuestos a dejar la universidad para enrolarse en el día a día de empresas que les exigen resultados competitivos cuanto antes.

Este asunto merecería reflexiones más profundas que las que caben en esta crónica. Valga como ejemplo una intervención reciente de Nuria Oliver, que regresó a España para incorporarse a Telefónica I+D y actualmente ejerce como directora global de investigación en data science del grupo Vodafone. Oliver simultanea su cargo con su contribución como chief data scientist de la Data Pop Alliance promovida por el MIT, donde se formó bajo la tutela del célebre Alex Sandy Pentland.

Decía Oliver en enero pasado: “los mejores investigadores universitarios en inteligencia artificial han emigrado a empresas donde están haciendo un gran trabajo, pero los necesitamos en la universidad para que formen a los científicos que van a desarrollar las soluciones basadas en IA de mañana […] y si en este terreno China está ganando terreno a Estados Unidos es precisamente porque invierte mucho dinero en la investigación universitaria”.

Informes recientes de encumbradas firmas de consultoría señalan que la investigación de IA en China se ha expandido: de ser un foco elitista en algunas universidades, ha pasado a construir una comunidad científica robusta; un número creciente de graduados chinos en ciencia e ingeniería están siendo contratados por la industria. Son obvias las razones por las que China atesora una enorme cantidad de datos que proporcionan las bases para alimentar los algoritmos de aprendizaje.

Goldman Sachs, con su mirada propia de banco de inversión, asevera que para sortear la notoria escasez de talento en esta área de conocimiento, los gigantes tecnológicos estadounidenses están abriendo o laboratorios y contratando investigadores en todo el mundo [el de Facebook en París es una buena muestra]. Por su lado, las compañías chinas siguen el ejemplo abriendo laboratorios en Estados Unidos y ofreciendo salarios muy tentadores. Esta parece ser una de las razones por las que Tencent ha reclutado a Yu Dong, hasta ahora en Microsoft, para dirigir su nuevo centro de IA sin moverse de Seattle.


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