Más de una vez hemos comentado en artículos de este blog algunos de los motivos que impulsan el crecimiento actual de la Inteligencia Artificial. Hace algo más de un mes, por ejemplo, veíamos los argumentos que aportaba François Chollet para el caso específico del Deep Learning donde nos hablaba de progresos en el hardware y la algoritmia y también de disponibilidad de datos. Pero hay otro factor, creo, a tener muy en cuenta en este desarrollo, y tiene que ver con el Cloud Computing.
En efecto, el Cloud Computing, y sobre todo, la apuesta de los grandes del mundo de la Inteligencia Artificial por el Cloud Computing, son un factor democratizador y acelerador de la Inteligencia Artificial, no sólo a nivel de desarrollo científico sino, sobre todo, de accesibilidad para las empresas y entidades de formación y para la realización de implantaciones.
Y es que esos 'grandes' ponen a disposición de terceros, de una forma muy accesible, cuando no gratuita, servicios y capacidades cognitivas. Ya vimos en un artículo anterior, por ejemplo, una muestra de los servicios cognitivos en Azure. Y también, hace no tanto hablábamos de la importancia del cloud computing y la apuesta de 'los grandes' en el caso específico de los chatbots.
Esa apuesta por el Cloud Computing como soporte para la Inteligencia Artificial posibilita, en primer lugar, esa disponibilidad de algoritmos ya entrenados para su empleo en soluciones personalizadas. Pero también da acceso a unas capacidades computacionales amplias que en otro caso serían costosas. Así, por ejemplo, de cara a entrenar un algoritmo de Deep learning podemos disponer de GPUs ('Graphical Processing Unit')... sin disponer de ellas. Porque los proveedores de Cloud sí disponen de GPUs en sus Centros de Proceso de Datos y servicios que permiten a cualquiera entrenar a sus algoritmos sobre esas GPUs. Y es sabido que la velocidad de trabajo de una GPU para cálculos como los necesarios en Deep Learning es muy superior al de una CPU de las máquinas de que habitualmente disponemos los particulares y las empresas.
A la importancia de acceder a esa capacidad de computación que se encuentra en la nube, se refiere Jordi Torres al final de su libro 'Python Deep Learning' cuando dice:
estamos ante una nueva era de crecimiento e innovación del Deep Learning en las empresas gracias al Cloud Computing que no solo ha democratizado la computación sino que también lo está haciendo con el Deep Learning. En el documento AI Index Report se describe que en solo un año y medio, el tiempo requerido para entrenar un sistema de clasificación de imágenes en el cloud se ha reducido a unas tres horas (en Octubre de 2017) a unos 88 segundos (en Julio de 2019). El motivo es que los grandes proveedores de Cloud se han embarcado en una carrera frenética para dominar el mercado de Deep Learning ofreciendo cada vez más servicios en esta área.
La curva del AI Index Report que visualiza los datos a que se refiere Jordi Torres es la siguiente:
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| Tiempo de entrenamiento de un algoritmo de clasificación de imágenes |
Tengo que reconocer que hace ya unos cuantos años, cuando comencé a entrar en contacto con el concepto del cloud computing, cuando éste era más una idea y una promesa que una realidad, no hubiera creído que se iba a desarrollar tan correctamente, tan ampliamente y con tanto impacto como está sucediendo. El cloud computing está cambiando de forma profunda, aunque casi inadvertida, la forma de gestionar las Tecnología de la Información, y la forma de desarrollar e implantar soluciones. Pero no sólo eso, como demuestra su maridaje con la Inteligencia Artificial, está convirtiéndose en un fantástico motor de progreso tecnológico, especialmente en lo que a difusión e implantación se refiere.
En ocasiones, las promesas grandilocuentes de las posibilidades tecnológicas se han convertido en decepciones y fiascos, pero en el caso del Cloud Computing, creo que es una brillante realidad.
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