Que la inteligencia artificial esté siendo una evolución tecnológica equiparable a Internet es algo que ya se ha demostrado en numerosas ocasiones (y lo que queda). Herramientas tan disruptivas como ChatGPT pillaron por sorpresa a varias grandes tecnológicas, entre ellas Google. Si bien Microsoft tiró de capital para invertir en OpenAI y basar sus productos y servicios en su tecnología, Google tuvo que hacernos esperar unos meses hasta tener su producto listo, algo que le ha dado ventaja a sus competidores.
A veces sorprende que un cambio tan radical no haya sido liderado por una empresa como Google. Los de Mountain View nos han acostumbrado a facilitarnos la vida con su buscador y demás productos y servicios basados en la gran cantidad de información que poseen. Cuando Sundar Pichai, CEO de Google, advirtió a sus empleados de un “código rojo” para centrarse aún más en sus tecnologías de IA, ya supimos que la empresa iba tarde.
Los ingenieros de Google ya predijeron la evolución de la IA
Otra demostración del hecho de que la IA haya pillado en pañales a Google es el documento que se pudo extraer del juicio contra la compañía ante las demandas de antimonopolio. Este documento data de 2018 y un ingeniero de Google advertía de que las tecnologías de aprendizaje profundo podrían poner en un aprieto a la compañía.
"En un futuro próximo, un sistema de ML profundo (aprendizaje autónomo profundo) superará claramente a los algoritmos de acumulación de relevancia para búsqueda web en los que Google lleva trabajando durante 20 años. Aquí, sólo estoy hablando de relevancia; es decir, determinar si un documento y una consulta se refieren a lo mismo. Hay mucho más en la clasificación web para lo que un ML parece mucho menos apropiado. Pero creo que la relevancia básica es la tarea principal de la clasificación web y probablemente lo suficientemente "objetiva" como para un ML".
BERT fue el modelo de lenguaje creado y desarrollado por Google en 2018
Como podemos comprobar en el documento filtrado, en 2018 ya había ingenieros en Google que auguraban que un sistema de aprendizaje autónomo superaría con creces los algoritmos de búsqueda web en los que Google lleva más de 25 años trabajando. Para el caso de Eric Lehman, esto fue lo que pensaba de la compañía por aquel entonces, y efectivamente es lo que parece estar sucediendo casi seis años después de sus palabras.
"Ninguno de nosotros puede ver el futuro, pero mi apuesta es que esto será cierto casi seguro dentro de 5 años y podría serlo incluso dentro de 6 meses. Todos los problemas similares a la clasificación web ya no importan, y hay pocas razones para pensar que la clasificación web es algo excepcional. De hecho, este pensamiento proviene de los recientes avances en respuestas web, donde el ML profundo (en forma de BERT) subsumió abruptamente todo el trabajo anterior".
No es ninguna sorpresa que Google llevaba años trabajando en diversos sistemas de aprendizaje profundo y en modelos de lenguaje similares a GPT. Sin embargo, el hecho de que no tuvieran un producto que mostrar al público de manera sólida, hizo que la firma perdiera meses de ventaja en la carrera por el desarrollo de la inteligencia artificial generativa. Aquí Lehman hablaba de las capacidades de BERT, el ML desarrollado por Google y su potencial capacidad para sustituir todo el trabajo que Google había hecho.
"Para el equipo de respuestas web, la ola del ML profundo que llegó en las últimas semanas fue un shock total. Con esta advertencia, no deberíamos dejarnos coger con la guardia baja otra vez, sino que deberíamos empezar a pensar en las implicaciones. Y ahora es realmente el momento, porque en el nuevo año espero que muchos ingenieros de clasificación web reflexionen sobre BERT y empiecen a pensar sobre estas mismas líneas".
"El riesgo de que Google pueda ser vencida por otra empresa en relevancia se destaca por una sorprendente conclusión de BERT: la enorme cantidad de feedback del usuario puede sustituirse en gran medida por el aprendizaje no supervisado a partir de texto en bruto. Esto podría tener implicaciones para Google".
Desde luego sorprende la elevada capacidad de Lehman en este contexto para augurar lo que se le venía encima a Google. Y es que su equipo de ingenieros se dio cuenta mucho antes de las capacidades del aprendizaje autónomo a partir de los propios proyectos internos de Google. La compañía parecía tener la capacidad como para lanzar un servicio basado en ML similar a Bard o a Gemini, pero decidió pecar de conservadora. Esto podría salirle muy caro a la compañía, aunque si bien en este terreno muchas veces gana el que primero empieza, no sorprendería a nadie que Google tomara la delantera en el futuro.
Con Gemini, Google quiere empezar con buen pie a la hora de ofrecer productos basados en el funcionamiento de tecnologías de inteligencia artificial generativa. A través de su modelo escalable para todo tipo de dispositivos, la empresa ha avanzando notablemente en sus esfuerzos por ofrecer un producto sólido. Sin embargo, OpenAI todavía tiene la delantera con su potente modelo de lenguaje.
Imagen | Google
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