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Intel y la inteligencia artificial, más allá de machine learning

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Poco podría haber imaginado Aristóteles, hace más de 2.000 años, que con su definición de los silogismos estaría sentando la primera de las bases para que, muchos siglos después, el ser humano fuera capaz de crear máquinas capaces de pensar. La inteligencia artificial es, a día de hoy, uno de los campos con más expectativas de crecimiento, y probablemente, uno de los elementos que más revolucionarán nuestras vidas, tanto personales como profesionales.

Claro que muchos de esos cambios que esperamos mañana tienen que partir de decisiones tomadas hoy. Esa es, precisamente, la consideración de Intel, que desde hace ya bastante tiempo ha apostado significativamente por el desarrollo de esta tecnología.

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Para tal fin, el gigante de los semiconductores parte de una posición privilegiada, pues hasta el 97% de los servidores empleados en sistemas de machine learning se basan en procesadores Intel, según un informe elaborado por la propia compañía. Sin embargo, ser la base tecnológica, aunque es importante, no es su objetivo final. Muy al contrario, sus planes pasan por colaborar de manera muy activa en el desarrollo de los distintos aspectos relacionados con los sistemas de aprendizaje automático, tal y como quedó patente en el último Intel Developer Forum (IDF).

La muestra más clara de ello es, sin duda, la reciente adquisición de Nervana Systems, una startup fundada por expertos en machine learning, neurociencia y diseño y arquitectura de procesadores, y cuyo principal objetivo es dar un importante salto evolutivo en la tecnología que subyace a la inteligencia artificial, pasando de machine learning a deep learning, un desarrollo de autoaprendizaje basado en redes neuronales que emulan el funcionamiento del cerebro humano.

Para tal fin, es necesario el diseño de integrados específicos, algo en lo que ya trabajaba Nervana, pero que ahora podrá contar con todo el equipo de ingeniería de Intel, lo que sin duda acelerará sus avances.

Por otra parte, y frente a soluciones propietarias, Intel ha apostado por las soluciones de código abierto. Frameworks como Caffe y Theano y librerías como Intel Math Kernel Library – Deep Learning Neural Network e Intel Deep Learning SDK cuentan con el apoyo y el trabajo de la comunidad, y ahora también con el respaldo de un líder de la industria, por lo que en poco tiempo veremos una importante evolución en las mismas, así como nuevos e interesantes desarrollos de inteligencia artificial capaz de emplear todas sus funciones.

Ya lo mencionaba al principio y no deja de ser importante: la inteligencia artificial requiere de una alta capacidad de proceso, así como de todas las optimizaciones posibles. A este respecto, Intel ha presentado su nueva generación de procesadores Intel Xeon Phi, denominada Knights Mill, que cuenta con precisión variable mejorada y memoria flexible de alta capacidad, dos aspectos que incidirán muy directamente en el rendimiento de los sistemas equipados con los mismos y que se empleen en labores relacionadas con inteligencia artificial y machine learning.

Según Jason Waxman, vicepresidente corporativo del Data Center Group y director general del Data Center Solutions Group de Intel, «a medida que las series de datos continúan aumentando en escala, los puntos fuertes de Intel se verán potenciados. El alcance, escala y velocidad de nuestro sector realza la importancia de contar con un acceso amplio y abierto a las innovaciones en inteligencia artificial».

Todo el sector coincide plenamente en este punto. Consideremos los siguientes testimonios:

Jing Wang, de Baidu:

El incremento de memoria que ofrece Intel Xeon Phi facilita el desarrollo eficiente de nuestros modelos

El profesor Pedro Domingos, de la Universidad de Washington:

Intel se encuentra en una posición privilegiada para ofrecer el hardware y las arquitecturas que impulsarán la comunidad abierta indispensable para el progreso

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