El Gráfico del Conocimiento de Google y la inteligencia artificial

Recientemente, con poco bombo y platillo, Google presentó una nueva tecnología llamada El Gráfico del Conocimiento. Si escribimos, por ejemplo, el nombre de un personaje conocido en el famoso buscador, aparece una historia resumida (con enlaces) a sus hijos, pareja, cumpleaños, educación, etc. A primera vista, el gráfico del conocimiento no es distinto a lo que ya podemos obtener en cualquier otra enciclopedia o en la página de Wikipedia de esta persona, o lo que pueden saber nuestros familiares y amigos. Sin embargo, bajo esta apariencia inofensiva, se asoma un cambio tecnológico significativo en el motor de búsqueda de Google.

En una o dos décadas, los científicos y los periodistas también podrán mirar hacia atrás y considerarán lo que para nosotros hoy es el momento presente, como la línea divisoria entre abocar grandes cantidades de datos sin tener ni idea de lo que significan, a las máquinas que han comenzado a pensar, más o menos como lo hace la gente. Desde sus inicios, Google ha utilizado la fuerza bruta como su principal estrategia para organizar el conocimiento de Internet, y no sin razón. Google tiene una de las colecciones más grandes de computadoras del mundo, conectadas en paralelo, que alberga algunas de las mayores bases de datos en el universo. Las búsquedas se pueden realizar con mucha rapidez porque se subcontratan bases de datos inmensas, por lo que pueden luego recurrir a enormes cantidades de datos precompilados, acumulados a cada segundo por millones de arañas virtuales que rastrean la Web. En muchos aspectos, el funcionamiento de Google ha sido una reminiscencia de Deep Blue de IBM, la máquina de ajedrez, que conquistó todos los desafíos humanos, no por hacer un juego más inteligente, sino por el cálculo más rápido. 

Deep Blue ganó a través de la fuerza bruta y no por pensar como lo hacen los humanos. El equipo fue todo poder, sin delicadeza. A veces, por supuesto, el poder tiene sus ventajas. Los inmensos recursos de computación de Google han permitido a la empresa revolucionar la forma de resolver problemas clásicos de inteligencia artificial. Pongamos como ejemplo el proceso de corrección ortográfica. Los ingenieros de empresas como Microsoft empezaron a catalogar los errores más comunes que la gente hace, como las letras dobladas y transposiciones ("adois" por “adiós”), y construir sobre estos patrones para hacer conjeturas sobre las intenciones de los usuarios. Google resuelve el problema de corrección ortográfica de una forma totalmente diferente y mucho más eficiente. Sólo basta con mirar su enorme base de datos de usuarios para corregir sus propios errores. El algoritmo de Google no sabe nada de las letras duplicadas, transposiciones o la psicología de los seres humanos, sólo lo que la gente tiende a escribir después de que se comete un error. La lección, al parecer, era que con una base de datos lo suficientemente grande y rápida y con suficientes ordenadores, los problemas humanos pueden ser resueltos sin mucho conocimiento de las particularidades de la mente humana.