A pesar de tener una vasta historia en los inicios de la computación, actualmente IBM pasa casi desapercibido al grado de cuestionarnos si aún existe la antigua empresa que vio nacer a los primeros ordenadores.
Pero está más viva que nunca y con vistas a innovar en el sector de la Inteligencia Artificial, así lo dio a conocer luego de anunciar su proyecto CodeNet, una enorme base de datos que fue desarrollada para llevar a los algoritmos a la innovación en IA.
CodeNet pretende albergar código de tareas como traducciones, semejanzas, clasificación, búsqueda y toda clase de comandos que permitan crear un algoritmo inteligente capaz de hacer uso de esta base de datos.
Pero no se creó de la noche a la mañana, de hecho, se trata de la continuación de otra tecnología llamada ImageNet, una base de datos de imágenes bien organizadas de forma jerárquica.
Para poder navegar en ImageNet se crean nodos que albergan miles de imágenes sin colapsar. Por esto, ImageNet es bien conocido por los avances en cuestiones de visión por computadora y aprendizaje de máquinas pese a ser un recurso gratuito para los investigadores.
ImageNet también utiliza otra tecnología llamada WordNet, que como su nombre lo indica, es otra base de datos de léxico en idioma inglés donde podremos encontrar prácticamente cada palabra, desde verbos, pronombre, adverbios y muchos más que están interconectados en una compleja semántica conceptual y relaciones léxicas.
Y podríamos seguir hablando de bases de datos y cómo esta familia de «Nets» innova para poder navegar en un mundo de datos ya sean imágenes, palabras o códigos, pero es aquí donde caemos en algo que todos estos tienen en común: la interconexión que es similar a una red neuronal.
Ahora que conocemos el principio de los Nets volvamos con con CodeNet, el que permitirá otorgar a toda clase de tecnología de IA un acceso ilimitado al universo de códigos de programación que existen de todos los lenguajes.
ImageNet lo hace ya con imágenes y la visión artificial, por ejemplo, si un robot «viera» un perro, y este tuviera acceso a la base de datos de ImageNet, podría ser capaz de saber qué raza es, tal vez su edad, reconocer su color, corte de pelo, sexo y más con solo comparar todas las imágenes disponibles.
Lo mismo sucedería con CodeNet, que tendría la capacidad de resolver hasta 4.000 problemas de código de programación teniendo acceso a 14 millones de códigos establecidos de 50 lenguajes de programación diferentes.
El Machine Learning se potenciaría con CodeNet
Uno de las más grandes problemáticas que tienen algunas empresas antiguas e incluso muchos software de gobierno, es que muchas veces sus sistemas ya son obsoletos, y son tan viejos que utilizan lenguajes de programación que son mucho más complicados que los utilizados actualmente que son más cercanos a nuestro lenguaje.
Es ahí donde entraría CodeNet, que podría ser utilizado para actualizar de forma automática y rápida todos esos sistemas a base de códigos antiguos, a unos nuevos que sean más fáciles de interpretar por los nuevos programadores e incluso arreglar fallos.
Actualizando los sistemas, también hablamos de obtener más opciones, por ejemplo, para tener un mejor blindaje en sistemas de grandes empresas o de gobierno que requieren ser cada vez más segura ante ataques.
Ya no será necesario buscar veteranos jubilados o esos raros programadores amantes de los lenguajes viejos y ya obsoletos de programación para poder arreglar un desperfecto, ahora el trabajo será más sencillo de hacer al sustituirlos por NLC (Código de Lenguaje Natural).
Google ha sido una de estas grandes corporaciones que se ha dedicado a mejorar sus tecnologías de procesamiento de estos lenguajes de programación nuevos. Además, los programas que ya utilizan tecnologías como machine learning, vienen diseñados para utilizar e imitar nuestro lenguaje y realizar otros procesos como traducciones.
Sin embargo, aun parece más una fantasía que una realidad pues aún falta todo un camino que recorrer donde el machine learning pueda crear lenguajes mucho más naturales que los que encontramos actualmente y que en realidad sean factibles.
Pero de lograrlo, incluso el sector académico, médico o científico se vería beneficiadas, pues como en muchas disciplinas, estos tienen sus propios programas informáticos muy diferentes del resto, que podrían ser más intuitivos y facilite la capacidad de procesar datos para todo tipo de investigaciones.
