El proyecto Tango: Uno de los más ambiciosos proyectos de Google

Cada vez el desarrollo “visual” de nuestros dispositivos son mayores, siendo capaces de captar nuestro entorno, reconocerlo y producir información de ello. La visión computarizada o “Computer visión” se trata de esto.

Por métodos de “adquisición” de imágenes, es decir, al visualizar un objeto y volverlo una imagen fija, ésta se procesara como datos, lo cual permite a los objetos electrónicos que posean esta característica, poder tener un registro y “entendimiento” de su entorno. El proyecto Tango, impulsado por Google, es una plataforma tecnológica que usa la “Computer Vision” en dispositivos móviles como tablets y teléfonos celulares, para, de forma eficiente, medir su lugar en el espacio de forma más precisa sin la necesidad de usar un GPS.

El proyecto Tango

El primer dispositivo que uso este tipo de tecnología y que aún se mantiene en el mercado la Tablet “Yellowstone”, que vendió más de 3000 unidades solo en su primer mes de venta en Junio de 2015. En enero de 2016, durante el “Costumer Electronic Show”, Google anunció una alianza con la empresa Lenovo para crear un dispositivo celular con este tipo de tecnología disponible. Este mes, en el evento Mundial de Tecnología Lenovo, Even Blass, desarrollador del proyecto en la empresa, habló de los nuevos avances sobre este nuevo celular lenovo.

El primer “teléfono Tango” se espera sea el Lenovo PHAB2 Pro, nombre adecuado para este teléfono con una pantalla de 6.4’, siendo una pantalla bastante grande para un equipo celular. El Proyecto Tango para celulares espera poder crear, por medio de sensores ubicados en la cámara, un mapa inmediato del espacio en tiempo real, ofreciendo una experiencia de realidad aumentada en un dispositivo como estos por primera vez. En un demo Berta mostrado por Google muestran que este tipo de mapas ofrecen la capacidad de ser modificados, siendo una opción muy útil para usuarios que buscan una herramienta que les permita visualizar como podría verse una remodelación o renovación de un cuarto y, en caso de ser profesionales dedicados al campo, una muy optima herramienta de trabajo para proyecta un posible resultado final.

La diferencia entre el proyecto tango y otros programas que trabajen con generadores 3D como los hololentes de Microsoft consiste en la posibilidad de los dispositivos portables de posición y orientación, en conjunto con el movimiento, para poder medir de forma correcta el ambiente. Las aplicaciones que se desarrollen por tanto para este tipo de dispositivos ofrecerán una gran variedad de opciones para hacer modificaciones visuales usando programas digitales para reconocer y mejorar ambientes, haciendo que los programas de diseño puedan reinventarse por completo. Algunos ejemplos de este tipo de aplicaciones fueron una pensada para la modificación automotriz, registrando, median el dispositivo, un automóvil estándar y modificando diferentes parte del mismo. También ofrece nuevos niveles de inmersión para videojuegos de plataforma celular, un ejemplo de esto fue una muestra realizada con una pistola NERF hibrida qué, una vez registrada la habitación en el dispositivo móvil, era posible disparar a figurar que aparecían en un espacio de la habitación real, dentro del juego.

Todas las aplicaciones desarrolladas en un futuro para este tipo de dispositivos se encuentran en la PlayStore de Google, además, en búsqueda de motivar a los desarrolladores de app, Google ofrece un premio en dinero y descuentos para aquellos que generen una app funcional para estos dispositivos. El equipo desarrollado por Lenovo espera ser bastante más económico de lo que podría esperar el público, disponible por tan solo 500$ americanos en el mercado, a pesar de la crítica que ha recibido Lenovo por el tamaño de la pantalla en este dispositivo, se esperan que las ventas sean competitivas.

Google Deepmind. De qué se trata el mayor proyecto de inteligencia artificial.

Google deepmind empezó como un proyecto de una empresa británica para desarrollar una inteligencia artificial capaz de aprender como un ser humano.

El proyecto fue adquirido por Google posteriormente, fue bautizado como “Google DeepMind” en el 2014 y han invertido en el desarrollo de una “red neuronal” capacitada para aprender y entender su entorno de forma muy similar a los seres humanos, además de contar con la posibilidad de acceder a memorias externas a su base de datos neuronal principal, simulando alfo parecido a la memoria de corto plazo del ser humano.

Google DeepMind

El propósito principal de este proyecto es desarrollar una inteligencia artificial sustentable y capaz de aprender por sí misma, una especia de “inteligencia humana” combinando los proyectos de aprendizaje tecnológico y simulación de sistemas neuronales con el propósito de general un procesador de alta capacidad de algoritmos que puedan convertirse en una “inteligencia”. La compañía por ahora se ha enfocado principalmente en generar un sistema capaz de comprender y crear estrategias para juegos de lógica como el GO, juego japonés de estrategia abstracta, hasta poder entender y jugar de forma efectiva y fluida juegos de “arcade” como el Pac-Man. Este modelo ha superado varios videjuegos populares de Atari como BReakOut, Pong, Seaquest, entre otros, aprendiendo  por un sistema de recompensas básico cuales eran las estrategias correctas.

La diferencia entre esta y otras inteligencias artificiales es que DeepMind no está pre programada con ningún comando impuesto, esta nueva inteligencia artificial es capaz de aprender por experiencia, analizando  las interacciones que tiene con el mundo. Gracias a tecnologías tan complejas como el “Deep Learning”, una serie de conexiones llamadas “Convolutional Neural Network”, que simulan de forma efectiva las conexiones neuronales de forma digital y un proyecto en fase de prueba de lo llamado “Q-Learning”, la inteligencia artificial puede entender cuando ha hecho algo de la manera más óptima, recompensándose a si misma y guardando esta información para u futuro. Exactamente cómo funcionan los seres humanos con el sistema de experiencias.

logo Google

Muchos críticos del proyecto se han preocupado por el aprendizaje tan velos de la inteligencia artificial de este proyecto, considerando que puede ser un posible peligro para los seres humanos en un futuro. Los desarrolladores, pensando en esto, han hecho que esta inteligencia no sea del todo perfecta. Aunque no se pueda constar que algún día este tipo de tecnologías vayan a revelarse o volverse “malignas”, los desarrolladores de Google DeepMind están creando un interruptor seguro que permita desactivar a la inteligencia.

Este “framework” permite que cualquier “operador humano” que tenda el control del robot con este tipo de inteligencia artificial instalada pueda ser desactivado inmediatamente de forma remota. Los desarrolladores también han tomado la precausión de programar a la “DeepMind” incapaz de aprender como poder reactivarse o ignorar este comando de emergencia.

Como se puede observar los trabajadores en DeepMind están conscientes del peligro que puede representar para los seres humanos un tipo de tecnología pensante y con una capacidad tan amplia de libre albedrío como ésta. Por esta misma razón, Google, cuando logró hacerse con el proyecto organizó una mesa de éticas para discutir los desarrollos futuros y los límites que deberán imponer antes de seguir adelante con este tipo de proyectos. Esto podrá parecer una medida un poco sacada de la ciencia ficción y de teorías de conspiración, pero el avance de la tecnología se produce a pasos agigantados y es normal que incluso compañías como Google puedan considerar todos las posibilidades, tanto improbables como seguras, de lo que podría pasar con sus futuros proyectos.