El Proyecto Turing de Microsoft, desde dentro: así es el equipo que trabaja discretamente para reinventar su desarrollo de IA y competir con rivales como Google

El CTO de Microsoft, Kevin Scott.
El CTO de Microsoft, Kevin Scott.

Microsoft

  • El Proyecto Turing de Microsoft es el equipo de desarrollo e investigación de grandes modelos de lenguaje.
  • El equipo construye algoritmos flexibles que se envían a otras organizaciones, o que se venden como productos en la nube.
  • Investigadores de Google y académicos han alertado de los potenciales peligros asociados con estos modelos.
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La inteligencia artificial (IA) es una parte fundamental del futuro de Microsoft.

Se ha convertido en área de especial interés donde la empresa compite ferozmente no solo para mantener su liderazgo en herramientas ofimáticas empresariales frente a Google, sino para alcanzar a Amazon en el sector de la computación en la nube.

Esta presión para producir prestaciones basadas en algoritmos de vanguardia —así como un precio de la creación grandes algoritmos que supera el millón de dólares—, ha llevado a empresas como Microsoft y Google a empezar a crear "modelos fundacionales".

Este término de investigación significa que un algoritmo de IA grande y potente se copia y se ajusta para diferentes proyectos. Para Microsoft, este modelo representa un giro brusco respecto a la forma en que tradicionalmente se había desarrollado la IA en la empresa.

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"Realmente estamos haciendo un cambio de cultura", aseguró el director de programas de Microsoft, Youngji Kim, en una presentación sobre la tecnología de la compañía en noviembre de 2020.

"En lugar de que cada grupo de productos como Word, Outlook, Teams y SharePoint tenga su propio equipo de IA y desarrolle modelos de IA por separado, nos hemos unido y colaborado para construir este modelo de IA grande y centralizado, que se escala y especializa posteriormente." 

Desde 2017, Microsoft ha perseguido este objetivo bajo el nombre de Proyecto Turing, un equipo que tiene la tarea de construir estos grandes modelos de lenguaje y averiguar cómo se pueden utilizar en el vasto conjunto de productos de la compañía.

Puede que el Proyecto Turing no sea un nombre visible fuera de la empresa, pero su IA ya se emplea generando texto dentro de los productos de Microsoft Office, e impulsando gran parte de la información personalizada que se ofrece al realizar búsquedas con Bing.  

Si Turing tiene éxito, la estrategia podría ampliar los fondos que Microsoft ha invertido en la investigación de la IA durante las últimas décadas. Microsoft, además, no solo está utilizando internamente el modelo insignia del proyecto, el Turing-NLG, también ha empezado a vender la tecnología a determinados socios.

Esta apuesta da una pista de las ambiciones del gigante de la nube en el mercado de la IA, y por ello, Business Insider ha hablado con AvePoint y Volume.ai, empresas que utilizan Turing en sus propios productos. 

"Nuestro trabajo consiste en ampliar la frontera de la innovación en IA tanto como sea posible", explica Ali Alvi, gerente del grupo de programas del Proyecto Turing, a Business Insider.

Turing ya se está utilizando en un modelo de desarrollo simplificado

Alvi cuenta a Business Insider que el equipo de Turing lo creó desde dentro de la empresa el director de tecnología de Microsoft, Kevin Scott, en reconocimiento al auge actual auge del deep learning.

Scott animó al equipo a pensar en grande y a trabajar con el equipo de infraestructura de Azure para hacer los modelos exponencialmente más grandes.

Cuando el CEO de Microsoft, Satya Nadella, vio los progresos del equipo, decidió ponerlo en manos de los clientes, dice Alvi.

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AvePoint, un socio de Microsoft que revende y crea aplicaciones sobre productos de Microsoft, ha lanzado hasta ahora dos productos utilizando el modelo Turing.

Uno de ellos es una plataforma de educación para profesores que creará automáticamente preguntas de examen utilizando el material que se ha cargado para un curso específico. El otro es una plataforma de formación corporativa que utiliza Turing para poner a prueba a los empleados sobre materiales internos.

"Digamos que estoy enseñando historia", explica Dux Raymond Sy, director de marca de AvePoint.

"Diría: necesito un examen con 10 preguntas de opción múltiple sobre la Segunda Guerra Mundial, y a través de nuestra tecnología, que aprovecha la capacidad de Turing, se diseña el examen".

Otra empresa que utiliza Turing, llamada Volume.ai, crea una interfaz fácil de usar para entrenar chatbots llamada QBox. Los clientes que crean el bot escriben "intenciones" específicas, o frases que creen que la gente preguntará al chatbot.

Turing se utiliza, entonces, para generar intenciones alternativas, lo que ayuda a cubrir consultas similares que un creador de bots podría no haber pensado específicamente en incluir, detalla Benoit Alvarez, CTO de Volume.ai.

Turing está desplegándose paulatinamente

La venta de estas herramientas demuestra que Microsoft considera la tecnología como una ventaja competitiva, pero el lento despliegue a los socios cercanos sugiere que la empresa actúa con cautela con su nueva tecnología.

La filosofía del modelo Turing, además, ha sido criticada anteriormente.

A principios de este año, el CEO de Google, Sundar Pichai, anunció un algoritmo llamado "LaMDA" para ayudar a impulsar su búsqueda, su asistente de voz y sus herramientas de productividad como Gmail.

Ese lanzamiento se produjo meses después de que Google despidiera de forma infame al investigador Timnit Gebru, que había sido coautor de un artículo en el que advertía de los peligros de los grandes modelos lingüísticos (LLM por sus siglas en inglés).

Los LLM se utilizan tanto en LaMDA, de Google, como en Turing, de Microsoft. Según Gebru, estos LLM podían albergar peligrosos sesgos racistas, sexistas o abusivos.

Su trabajo también cuestionaba si el beneficio de los modelos compensaba sus costes medioambientales y financieros. Por precaución, tanto AvePoint como Volume.ai han evitado poner a Turing a trabajar sin supervisión humana directa.

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La herramienta de generación de cuestionarios de AvePoint depende de que un profesor apruebe las preguntas generadas por el algoritmo, y el QBox de Volume.ai solo muestra las sugerencias de Turing a la persona que hace el chatbot, no a los usuarios.

Álvarez, de Volume.ai, dice que, basándose en sus propias experiencias con Turing y probándolo junto con el famoso algoritmo de generación de texto GPT-3 de la startup OpenAI, no utilizaría la tecnología de Microsoft para impulsar un chatbot en vivo que pueda hablar con los usuarios.

"Hemos visto historias de desastres", sostiene Álvarez. "Creo que si (la supervisión) sigue siendo el caso para GPT-3, sigue siendo el caso para Turing".

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Aunque Álvarez no menciona ejemplos específicos, Microsoft se metió en problemas en 2016 cuando su chatbot, Tay, construido con un tipo de tecnología diferente, comenzó a escupir retórica racista y genocida a instancias de los usuarios.

Alvi, director del programa de grupo en el Proyecto Turing, dice que su equipo de I+D trabaja directamente con los clientes en el desarrollo de la forma en que el gran modelo de lenguaje se puede poner en uso en su organización y evitar malos resultados.

Ese trabajo también lo supervisa y aprueba el comité de ética de la IA de Microsoft, llamado Aether.

Varios miembros del equipo Turing forman parte del Comité Aether y le mantienen informado de los productos actuales del equipo.

"Microsoft tiene esta idea de un uso responsable de la IA, en la que hablamos de todas las limitaciones y damos directrices sobre cuáles son las mejores prácticas de uso de los resultados de estos modelos", matiza Álvarez.

No parece que el desarrollo de estos grandes modelos vaya a detenerse.

Microsoft y Nvidia, por ejemplo, han anunciado uno de los mayores modelos lingüísticos conocidos en la actualidad, llamado "Generador de Lenguaje Natural Megatron-Turing", que según las empresas es mucho más preciso en tareas de generación de lenguaje que el anterior modelo Turing de Microsoft.

"La calidad y los resultados que hemos obtenido hoy son un gran paso adelante en el camino hacia el desbloqueo de toda el potencial de la IA en el lenguaje natural", concluye Alvi.

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