Habla el CTO de Facebook: su visión en Inteligencia Artificial

Mike Schroepfer, CTO de Facebook.

La hoja de ruta a largo plazo de Facebook se centra en construir tecnologías fundacionales en tres áreas: conectividad, inteligencia artificial y realidad virtual. Creemos que una mayor investigación y los avances en ingeniería en cada una de estas tres áreas nos ayudarán a progresar hacia un mundo más abierto para todos en la próxima década.

Nuestro trabajo en Inteligencia Artificial nos ayuda a llevar estos proyectos Adelante. Estamos desarrollando una investigación líder en el sector que nos lleve a mover hacia delante diferentes disciplinas como la visión computacional, la comprensión del lenguaje y el aprendizaje de las máquinas. Posteriormente utilizamos esta investigación para construir infraestructuras que cualquiera en Facebook pueda utilizar para crear nuevos productos y servicios. También utilizamos la Inteligencia Artificial para dar servicio a nuestros proyectos más a largo plazo en los campos de conectividad y realidad virtual. Y para acelerar el impacto de la Inteligencia Artificial, estamos derribando las fronteras más lejanas en investigación, como enseñando a los ordenadores a que aprendan de la misma forma que lo hacen los humanos, observando el mundo.

Nuestra aproximación

El campo de la Inteligencia Artificial Avanza rápidamente, y por eso convertimos nuestras investigaciones en herramientas, plataformas e infraestructura que hace posible que cualquiera en Facebook integre la IA en las cosas que construye.

Un ejemplo es FBLearner Flow, la columna vertebral del desarrollo de productos de Inteligencia Artificial en Facebook. Esta plataforma facilita herramientas de IA para una amplia gama de objetivos. Esta plataforma ha hecho la IA tan accesible en Facebook que un 70% de las personas que la utilizan no son expertos en la materia. Con la ayuda de esta plataforma estamos viendo cómo se ponen en marcha el doble de experimentos comparado con hace un mes.

Hay otros ejemplos como AutoML, la infraestructura que permite a los ingenieros optimizar nuevos modelos de IA, o Lumos, una plataforma autoservicio para que los equipos empleen la visión computacional en sus productos y servicios. Con este tipo de infraestructuras, la investigación en IA llega a producción más rápido que nunca en Facebook.

La IA ya está mejorando los productos y servicios de Facebook

La Inteligencia Artificial ya ayuda a traducir automáticamente las publicaciones de los amigos que escriben en otro idioma, o a ordenar la sección de noticias para mostrar a las personas las historias más relevantes para ellos. Pero a partir de tres a cinco años veremos nuevas características a medida que la IA se expande en Facebook.

La IA puede, incluso, habilitar herramientas completamente nuevas para la creatividad y la conexión. A medida que las personas se expresan cada vez más a través de vídeo, nos hemos centrado en ofrecer más posibilidades para que la gente comparta vídeo a través de la familia de aplicaciones de Facebook. Como parte de esto hemos empezado a trabajar en Style transfer, la tecnología que puede aprender el estilo artístico de una pintura para después aplicarlo a cada uno de los fotogramas de un vídeo.

Hace tres meses logramos algo que nadie había conseguido antes: enviar vídeo con tecnología style transfer basada en IA, en directo, a tiempo real, en dispositivos móviles. Este fue un gran reto en ingeniería, que nos hizo diseñar software que pudiera poner en marcha operaciones de alto rendimiento en un dispositivo con tantas limitaciones en términos de alimentación, memoria y capacidad de computación. El resultado es Caffe2Go, algo que ocurre ya en la palma de tu mano y que te permite aplicar estilos a vídeos mientras los estás grabando.

Contar con una plataforma de aprendizaje profundo en móvil abre otras posibilidades también. Podemos crear controles basados en gestos, reconocer expresiones faciales y realizar acciones acordes a esas expresiones. Con Caffe2Go la IA ha abierto la puerta a nuevas formas para que la gente se exprese.

La IA refuerza la innovación en realidad virtual y conectividad

La IA también está teniendo un gran impacto en las nuevas tecnologías que transformarán la nueva década. En realidad virtual, el software de procesado de vídeo e imagen impulsado por visión computacional está mejorando las experiencias inmersivas y ayudando en los avances del hardware. Este año anunciamos una nueva tecnología de estabilización para vídeos de 360 grados impulsada por visión computacional. Y el software de visión computacional está permitiendo el rastreo de una nueva categoría de realidad virtual más allá de ordenadores  y dispositivos móviles, tal y como anunciamos en Oculus Connect 3 el mes pasado.

Nuestro trabajo en reconocimiento del lenguaje también está permitiéndonos crear avatares más realistas y nuevas herramientas para realidad virtual, como por ejemplo nuestra demo de Realidad Virtual social en Oculus Connect 3, en la que los avatares movían los labios de manera sincronizada con las voces que hablaban.

El reconocimiento de lenguaje puede hacer más sencillo interactuar con tu entorno en realidad virtual mediante comandos de voz. Nuestro equipo está trabajando para explorar más aplicaciones para la Realidad Virtual social y la plataforma Oculus.

Las tecnologías de IA también están contribuyendo a nuestros proyectos de conectividad, incluyendo sistemas aéreos como Aquila y sistemas terrestres como Terragraph. Con herramientas de visión computacional podemos realizar mejores análisis de planes de despliegue mientras exploramos distintos modos de tecnología para la conectividad.  Esto nos ha ayudado ya a crear un mapa de densidad de la población mundial con mayor detalle que nunca antes, proporcionándonos una imagen más clara de dónde será más efectiva cada tecnología de conectividad específica. Y ahora estamos aplicando visión computacional a los análisis 3D de las ciudades.

Próximos retos en investigación en IA

Para seguir acelerando el impacto de la IA también estamos invirtiendo en investigación a largo plazo. En años recientes, la investigación en IA ha avanzado muy rápido, pero todavía falta un largo camino por recorrer antes de que los ordenadores puedan aprender, planificar y razonar como humanos. Esa es la nueva frontera para la investigación en IA.

Los ordenadores son cada vez mejores entendiendo una escena visual e identificando objetos en cada fotograma. Incluso en los últimos años han avanzado para poder segmentar estos objetos y etiquetarlos con información. Esta tecnología nos permite describir fotografías para personas con deficiencias visuales hoy en día en Facebook. No obstante, la tecnología todavía está en sus primeros pasos y no es perfecta, y los ordenadores todavía necesitan poder profundizar más en el contexto de la imagen para dar una descripción completa.

Parte de nuestra investigación se ha enfocado en dar a los ordenadores esa comprensión del contexto. Para hacerlo necesitamos proporcionarles un modelo para que puedan comprender el mundo. Además, necesitamos que puedan recordar múltiples hechos a la vez. Hace un año ningún sistema de IA era capaz de completar tareas semejantes pero el progreso avanza con rapidez. Hace unos meses publicamos un estudio en el que los ordenadores entrenados podían realizar 19 de 20 tareas correctamente. Y precisamente la semana pasada entregamos un estudio para revisión académica que presenta un nuevo tipo de sistema, Recurrent Entity Network, que puede resolver las 20 tareas.

El problema es que la mayoría de la información no está estructurada de una manera clara en el mundo real, por lo que los ordenadores todavía tienen que aprender a encontrar información desde una fuente sin estructurar. Parte de ese entrenamiento lo estamos llevando a cabo en el proyecto WikiQ&A.

Sin embargo, todavía queda mucho por hacer para que un sistema computacional sea realmente inteligente. La predicción es un componente importante de la inteligencia que los humanos aprenden de modo natural pero los ordenadores todavía no pueden. Para comprender esto pensemos en sujetar una botella de agua por encima del suelo y soltarla. ¿Qué le sucederá a la botella? Sabemos que caerá. A eso es a lo que se le llama aprendizaje predictivo. Estamos aprendiendo métodos para permitir a los ordenadores aprender observando el mundo. Esto es lo último en IA hoy en día. Todavía falta mucho por aprender pero los ordenadores en algún momento podrán predecir el futuro observando, modelando y comprendiendo.

Es emocionante ver lo mucho que la IA ha progresado en tan poco tiempo. Cuando nuestra investigación logre enseñar todas estas habilidades que he mencionado a los ordenadores habremos añadido algo parecido a lo que llamamos sentido común. Y cuando los ordenadores tengan sentido común podrán interactuar con nosotros mejor, de manera más natural, para encontrar la información más relevante para nosotros y atendernos en las tareas que nos ayudan a encontrar nuevas formas de conectar con las personas. Estamos en el mejor punto de partida, y no puedo esperar a ver lo que llegará mañana.