Un pequeño grupo de asistentes a una conferencia sobre start-up tecnológicas rodea a un hombre alto y tranquilo que lleva con camisa azul y traje marino y posa educadamente para las fotos. Andrew Ng, recién nombrado director científico de Baidu, la principal empresa de búsqueda china, ha venido a hablar de sus planes para hacer avanzar el aprendizaje profundo, un nuevo y potente enfoque de la inteligencia artificial que se basa en ciertos aspectos de cómo funciona el cerebro. La técnica ya ha conseguido que los ordenadores sean muchísimo mejores reconociendo el habla, traduciendo idiomas e identificando imágenes, y el trabajo de Ng en Google y en la Universidad de Stanford (EEUU) donde ha sido profesor, está detrás de algunos de los mayores avances del campo. Después de su charla el público, formado por unos 200 emprendedores, inversores de capital riesgo y empleados del sector tecnológico, le despide con dos rondas de aplausos.
Esta calurosa acogida explica por qué Baidu ha convertido a Ng, que tiene 38 años, en el eje de un esfuerzo por transformarse en una fuerza global. La empresa lo contrató en mayo para dirigir su brazo investigado, en el que se incluyen un nuevo laboratorio de inteligencia artificial en Silicon Valley (EEUU) y dos laboratorios en Pekín (China), uno centrado en el aprendizaje profundo y el otro en el análisis de datos a gran escala. La empresa, a la que se suele llamar el Google chino, piensa invertir 300 millones de dólares en el nuevo laboratorio (unos 222 millones de euros) y una oficina de desarrollo a lo largo de los próximos cinco años. Ng, cuyo nombre se pronuncia "Eng", tiene pensado contratar a 70 investigadores en inteligencia artificial e ingenieros de sistemas para trabajar en el nuevo laboratorio de aquí a finales de 2015. "El objetivo del laboratorio es investigar tecnología fundamental", explica el director del laboratorio de aprendizaje profundo de Baidu en Pekín, Kai Yu, que es amigo de Ng y fue quien le animó a unirse a la empresa.
Baidu, que espera conseguir la mitad de sus ingresos de fuera de China para 2020, es sólo una de entre varias empresas chinas de inte et que están buscando talento y clientes en el extranjero, con la idea de convertir a la nación más poblada del mundo en algo más que la mayor fábrica del mundo. Con 632 millones de ciudadanos conectados a la red, este año China cuenta con cuatro de los 10 sitios más visitados del mundo, el año pasado era apenas uno. Las 20 principales empresas de inte et chinas que cotizan fuera de China tienen un valor de mercado combinado de unos 340.000 millones de dólares (unos 250.000 millones de euros). Tencent, el gigante de las redes sociales, cuyo servicio de mensajería móvil WeChat cuenta con 100 millones de usuarios registrados fuera de China, representa casi la mitad de ese valor. Y se espera que en septiembre el grupo de comercio electrónico Alibaba complete la mayor salida a bolsa del mundo. Su debut en la bolsa de Nueva York podría colocarlo en un valor de 150.000 millones de dólares (unos 111.000 millones de euros).
Andrew Ng espera atraer talento al nuevo laboratorio de investigación de Baidu en Silicon Valley.
Al mirar más allá de China, Baidu y otras empresas del país se van a cruzar en el camino de los líderes de inte et estadounidenses. Es poco probable que empresas como Google, Facebook y Amazon vean peligrar su posición en los mercados occidentales a corto plazo. Pero el campo está muy abierto en gran parte del resto del mundo, donde miles de millones de personas aún no están conectadas. Las empresas como Baidu creen que en ese caso tienen ventaja gracias a su experiencia con clientes para los que inte et es relativamente nuevo, explica el socio gestor de la empresa de capital riesgo GGV Capital y uno de los primeros inversores en Baidu desde una firma anterior, Jixu Foo. "Las empresas chinas empiezan a soñar", afirma.
Cosas chulas
Lo primero que te llama la atención de Andrew Ng es su voz. Es extraordinariamente dulce, casi un susurro, y en su acento quedan rastros de su nacimiento en Londres y su infancia en Hong Kong y Singapur. Mientras explica pacientemente las sutilezas del aprendizaje profundo, suena como si estuviera leyéndole un cuento a un niño. A veces apenas se le oye por encima del choque de las bolas de la partida de billar a la que están jugando unos ingenieros en su rato libre en una mesa instalada en el laboratorio de Baidu en Silicon Valley. Este es un espacio de oficina de 1.400 metros cuadrados en Sunnyvale, unos minutos al sureste de la sede de Google, que aún está prácticamente vacío. Pero cuando Ng se dedica a explicar cuál es su misión en Baidu, su voz se alza por encima del ruido de fondo.
Puede que sea porque esta misión es imponente: cambiar el mundo mediante la inteligencia artificial. Ng afirma que se centrará en proyectos que puedan tener una "influencia significativa" en la vida de al menos 100 millones de personas. Eso, añade con énfasis, es más importante que crear aplicaciones "brillantes" que van y vienen con el devenir de las modas adolescentes. "¿Quién sabe cuál será la siguiente? Es que ya pierdo la cuenta... ¿Snapchat?, declara en un una rara demostración de malicia. "Cuando creas tecnologías duras como la que intenta construir Baidu, tienes una base más duradera sobre la que construir".
El trabajo de Ng en inteligencia artificial ya ha servido para revolucionar a una gran empresa de búsqueda. A Ng se le conoce principalmente por un proyecto denominado Google Brain, que él ayudó a montar dentro del laboratorio secreto de investigación Google X en 2011. El proyecto se diseñó para probar el potencial del aprendizaje profundo, que implica procesar datos mediante redes de células cerebrales simuladas que imitan la actividad eléctrica de las neuronas reales en el neocortex, la sede del pensamiento y la percepción. Este tipo de software puede aprender a identificar patrones en imágenes, sonidos y otros datos sensoriales. En un experimento que ya se ha hecho famoso, los investigadores construyeron un "cerebro" con mil millones de conexiones entre sus neuronas virtuales; se ejecutaba en mil ordenadores, cada uno con 16 procesadores. Al procesar 10 millones de imágenes extraídas de vídeos de YouTube, aprendió a reconocer gatos, caras humanas y otros objetos sin ayuda humana. Este resultado sirvió para validar al aprendizaje profundo como un método práctico de crear software más inteligente que el que se podía hacer hasta entonces con los métodos habituales de aprendizaje automático. Esto condujo a Google a invertir mucho en la tecnología, introduciendo rápidamente el software de Google Brain en algunos de sus productos, contratando expertos en la técnica y a comprando start-ups (ver "Aprendizaje profundo" mayo/junio 2013).
Ng, quien afirma que el aprendizaje profundo es un "superpoder", construirá una nueva generación de este tipo de sistemas en Baidu. Los servicios resultantes aún están imaginándose, pero Ng da pistas sobre cuáles podrían ser. Sueña con un ayudante personal realmente inteligente que dejara a Siri de Apple en paños menores, por ejemplo. Más a largo plazo la tecnología podría transformar la robótica, un tema muy querido por Ng, que se sacó las fotos del compromiso con su novia en un laboratorio de robótica, y hacer que los coches autónomos y los vehículos aéreos no tripulados sean mucho más capaces. "Aquí vamos a hacer cosas muy chulas", dice sonriendo.
No les quedará más remedio si quieren competir: Google, Facebook, Microsoft y otros se han dedicado a contratar expertos en aprendizaje profundo para sus laboratorios, a veces robándoselos unos a otros. Y Baidu aún tiene mucho que demostrar. Justa o injustamente tiene la misma reputación que muchas empresas chinas de copiar los productos y modelos de negocio de los líderes de inte et estadounidenses. Es un proceso que los cínicos denominan C2C, "copia a China". Aparentemente, Baidu lleva años intentando emular a Google de innumerables maneras, desde su página de búsqueda espartana hasta un ordenador que se lleva en la cabeza, Baidu Eye, que se parece mucho a Google Glass. Baidu incluso ha empezado a trabajar en el campo de los coches autónomos. Con esta nueva contratación estrella, parece que vuelve a seguir la estela de Google.
Ng insiste en que el estereotipo C2C ya no es válido, sobre todo en el caso de sus nuevos jefes. "Antes trabajaba para el Baidu estadounidense", bromea. Entonces coge su teléfono y dice en inglés "por favor, llámame a un taxi". Un momento después la aplicación de traducción de Baidu dice la misma frase en chino mandarín y muestra los ideogramas equivalentes en la pantalla. Está muy bien, pero ¿es mejor que la aplicación de traducción de Google, que parece hacer lo mismo? Eso no está claro. El trabajo de Ng es desarrollar tecnología de vanguardia que no deje duda respecto a quién manda.
Saliendo al mundo
El laboratorio de Silicon Valley de Baidu lo dirige Adam Coates, un treintañero que acabó en inteligencia artificial por casualidad. En 2002, siendo alumno de informática en la Universidad de Stanford, empezó a hablar con Ng, que mencionó que estaba trabajando en un proyecto en el que había helicópteros controlados a distancia. Coates había construido y pilotado este tipo de helicópteros estando en el instituto, el pueblo turístico califo iano de Calistoga. Desde entonces ambos han investigado juntos, escribiendo artículos sobre cómo usar el aprendizaje automático para helicópteros no tripulados, robots domésticos y reconocimiento de imágenes. Cuando Ng dejó Stanford para unirse a Baidu, Coates, que entonces era investigador posdoctoral en su laboratorio, le siguió. Para entonces ya se había dado cuenta de que el aprendizaje automático sería clave para prácticamente todo. "Da igual que lo que te emocione sea el lenguaje o los helicópteros", afirma. "Puedes usarlo para resolver cualquier problema".
Ng y Coates tienen una misión clave para su nuevo laboratorio: crear software capaz, en un sentido real, de aprender por sí mismo. Hasta hace poco la mayoría de las mejoras en campos como el habla y el reconocimiento de imágenes derivaban de entrenar software con datos trabajosamente etiquetados. Por ejemplo, para enseñar al software a identificar gatos hacía falta una base de datos con miles de imágenes en las que cualquier gato que hubiera estuviera identificado por humanos. No hace falta ser experto en inteligencia artificial para ver el principal inconveniente de este método, conocido como aprendizaje supervisado. Ningún niño humano necesita ver 50.000 imágenes etiquetadas para reconocer a un gatito. "Nosotros nos paseamos por el mundo y vemos cómo funcionan las cosas", explica Coates, "Queremos encontrar algoritmos que aprendan de esa misma forma". A los sistemas de aprendizaje profundo quizá les haga falta ver muchos gatos para poder detectar uno ellos solos, pero pueden ser mucho más útiles porque necesitan una ayuda humana mínima.
Un software lo suficientemente inteligente como para comprender las imágenes, texto y sonido de nuestras vidas podría tomar decisiones por nosotros y encargarse de tareas como responder a emails sencillos.
Un software lo suficientemente inteligente como para comprender las imágenes, texto y sonido de nuestras vidas podría tomar decisiones por nosotros y transformar nuestra relación con la tecnología, según Coates. Podría, por ejemplo, analizar tus fotos de las vacaciones y reconocer a las personas que aparecen en cada una, identificando lo que hacen y reconociendo sus movimientos. Podrías encontrar una foto más antigua después pidiendo, por ejemplo, "fotos de mamá en la playa". O podrías sacar una foto de una camiseta con tu teléfono y pedirle que encuentre otras parecidas, confiando en que en vez de limitarse a ver una composición de píxeles de color, aplique su conocimiento de los estilos de ropa, tejidos y tus gustos personales. Ng imagina que nuestros móviles serán capaces de reconocer el habla igual de bien que los humanos, para que por fin puedas dictar mensajes de forma fiable incluso estando en un coche ruidoso. Espera ver aparecer aplicaciones de correo electrónico capaces de aprender de tus interacciones con amigos y colegas del trabajo y que puedan empezar a responder a mensajes sencillos de tu parte. En el futuro, Ng y Coates también podrían continuar su investigación en robótica, explica Yu. "No nos interesa sólo el ciberespacio, sino el espacio físico", afirma.
Sin embargo y para empezar, el laboratorio de Baidu en Silicon Valley tendrá que hacer que probar el software de aprendizaje profundo sea más fácil, algo para lo que hace falta una potencia de computación inmensa. En entrenar a un nuevo modelo de reconocimiento del habla se puede tardar más de una semana, un periodo que a Ng le gustaría dejar en la mitad. El año pasado Coates dirigió a un equipo de Stanford que consiguió un avance que hace que ese objetivo sea realista. Construyeron una red neuronal más o menos equiparable al sistema de Google Brain por una 50ª parte del coste (apenas 20.000 dólares, unos 15.000 euros), usando chips gráficos comerciales de Nvidia. Este método podría ayudar a Baidu a conseguir poner en marcha una potente infraestructura de aprendizaje profundo a un coste relativamente bajo. Y encaja bien con el trabajo que ya ha hecho la empresa en Pekín, donde ya se han usado agrupaciones sencillas de chips gráficos para entrenar a sistemas de aprendizaje automático en el reconocimiento de imágenes y habla.
Aire de Misterio
Paseándote por la sede de Baidu en el pasillo tecnológico del distrito Haidan de Pekín, se te podría perdonar por pensar que te han teleportado al complejo Googleplex en Mountain View, Califo ia. ¿Cafetería gratuita? La tienen. ¿Gimnasio? Lo tienen. ¿Sitios donde echar la siesta? Los tienen. ¿Vaqueros, pantalones cortos y camisetas? Lo tienen todo. Prácticamente lo único que rompe la ilusión es el logo gigante de Baidu, una huella de oso, esculpido en el techo de la entrada. Todo parece reforzar el estereotipo C2C que Ng y otros intentan romper. Y Kai Yu presume felizmente de que los parecidos con las empresas estadounidenses son mucho más que los superficiales. Igual que ellas, Baidu prefiere la gestión plana, los equipos pequeños y los ciclos de producto rápidos. Y añade, mientras se le ilumina la cara, tecnologías chulas. "Baidu no es tan distinta de una empresa de inte et de Silicon Valley", afirma Yu, que habla de primera mano: se pasó seis años trabajando en NEC Labs America en Cupertino, a tres kilómetros de la sede de Apple.
Sin embargo, profundizando en la historia de Baidu, descubres que tiene sus propias raíces califo ianas. El director ejecutivo de la empresa, Robin Li, la cofundó en el año 2000 junto con el comercial de biotecnología Eric Xu después de una estancia como ingeniero en Infoseek, el buscador basado en Sunnyvale. Li iba armado con una patente para ordenar los sitios web en los listados de búsqueda por el número de enlaces entrantes, que se presentó en 1997, un año antes de que los cofundadores de Google, Sergey Brin y Larry Page patentaran PageRank, un algoritmo parecido. Con el crecimiento de la población china en inte et, también ha crecido Baidu, lo suficiente como para atraer 5 millones de dólares (unos 3,7 millones de euros) en inversiones en 2004 del propio Google, que después quiso comprarla por 1.600 millones de dólares (unos 1.184 millones de euros) en un intento por impedir la salida a bolsa de la empresa china, según Bloomberg Businessweek. Pero Baidu salió a bolsa en agosto de 2005 y sus acciones se dispararon un 354% en el primer día. Igual que Google en Estados Unidos, Baidu rápidamente consolidó su ventaja en el mercado de la búsqueda chino y usó los beneficios obtenidos para expandirse a toda otra serie de servicios en línea.
Baidu incluso ha vencido a Google, aunque con lo que algunos observadores creen que es una ayuda del gobie o chino, que bloquea el acceso a muchos de los servicios de Google dentro de sus fronteras. Y la empresa china ha seguido invirtiendo en nuevas ideas, según uno de los primeros inversores en la empresa, Jixun Foo. "Baidu ha hecho mucho hincapié en la tecnología subyacente, comparado con Tencent y Alibaba", afirma. Eso no significa que todos sus productos sean originales: ofrece muchos análogos a los de Google, entre ellos mapas, un buscador y almacenamiento en nube. Contratar a Ng podría parecer otra jugada para imitar al rival. Pero la empresa ya había hecho grandes inversiones en la investigación en aprendizaje profundo y conseguido resultados que rivalizan con -puede incluso que superen- los de Google.
Por ejemplo, la aplicación de traducción de Baidu tiene una función que puede identificar, en segundos, un objeto en una foto y nombrarlo en inglés escrito y hablado. La aplicación de búsqueda móvil de la empresa puede entender lo que aparece en una foto que has sacado con el teléfono y buscar imágenes parecidas. La aplicación no se limita a comparar colores y patrones, sino que sabe, por ejemplo, si una foto muestra una iglesia o un equipo de fútbol. En las conferencias a Yu le gusta demostrar cómo esa función es mejor que una parecida de Google. Una diapositiva muestra que Baidu encontró fotos parecidas a una de un perro con un lazo en la cabeza. Google produjo principalmente fotos de mujeres con poca ropa.
Aparte de estas comparaciones interesadas, la tecnología ha producido rápidos dividendos para Baidu. En noviembre de 2012, apenas cuatro meses después de que Yu inaugurara su laboratorio en Pekín, la empresa empezó a usar la tecnología de aprendizaje profundo para búsquedas habladas. Los errores de reconocimiento del habla se redujeron en un 25%. Un cambio similar ayudó a reducir los errores en el reconocimiento de caracteres ópticos casi una tercera parte. Eso hace que su aplicación de traducción sea mucho mejor descodificando cosas como los menús de restaurantes, explica el vicepresidente de traducción automática de Baidu, Haieng Wang.
Las redes neuronales de Yu han servido incluso para mejorar los ingresos de Baidu. Un sistema aprende qué cualidades de un anuncio hacen que la gente tenga mayor predisposición a cliquear en él, y los ejecuta en los momentos más oportunos. Eso permite a Baidu cobrar más por colocar anuncios. Li informó a los inversores en el mes de abril de que la tecnología había servido para hacer crecer beneficios e ingresos en el primer trimestre del año.
Aún así, igual que Google, incluso un Baidu que crece y es rentable se enfrenta a retos constantes lanzados por nuevas empresas más pequeñas y por los rivales ya consolidados. Lo que más debería preocupar a la empresa es que su cómoda ventaja en la búsqueda ha caído en el último año. La cuota de búsquedas hechas en China en ordenadores de sobremesa cayó del 80% al 75% en el último año, según Bloomberg Intelligence. El nuevo competidor, So.com, lanzado en 2012 por la empresa de software móvil Qihoo 360 ahora tiene el 16% de las búsquedas hechas desde ordenadores de sobremesa, comparado con el 10% de hace un año.
El rápido cambio del uso de inte et a los dispositivos móviles, algo que ya ha puesto en jaque a numerosas empresas de inte et consolidadas en Estados Unidos, ha sido especialmente dramático en China, donde mucha gente accede por primera vez a la experiencia online a través de un teléfono. A Baidu este cambio le ha pillado con el pie cambiado. En el último año se ha movilizado para corregir ese error pagando a las operadoras para que distribuyan sus aplicaciones móviles, invirtiendo 1.900 millones de dólares (unos 1.400 millones de euros) en comprar el distribuidor de aplicaciones chino 91 Wireless, y rediseñando su servicio y formatos de anuncios para que funcionen mejor en teléfonos. Todo eso ha servido para que la cantidad media de usuarios diarios de la aplicación de búsqueda móvil de Baidu pasase a ser 160 millones en el primer trimestre, de los 140 millones de seis meses antes. Pero Baidu está en una lucha constante con las empresas y aplicaciones móviles locales para seguir siendo relevante.
Los avances que logren Ng y sus investigadores podrían ayudar. La transición generalizada de los ordenadores tradicionales a smartphones y otros dispositivos móviles ha producido una explosión de datos sensoriales como imágenes, vídeo y sonido, el tipo de datos que confunden al software convencional pero que Ng ha demostrado que el aprendizaje profundo puede comprender. Su nueva empresa busca una oportunidad de ponerse por delante de sus competidores móviles con servicios capaces de comprender el mundo.
Esta misma tecnología podría ayudar a Baidu a ganarse a muchos de los cinco mil millones de habitantes del planeta que no están aún en línea y no están acostumbrados a la tecnología informática que el mundo desarrollado tiene desde hace 20 años. Usarán dispositivos móviles antes que cualquier otra cosa y probablemente sea lo único que usen, y el aprendizaje profundo podría proporcionar interfaces intuitivas que resulten atractivas tanto para los recién llegados a inte et como para todos nosotros. En realidad nadie quiere aprender nuevos modos de interacción, sostiene Ng, preferimos hablar de forma natural con nuestros dispositivos para conseguir la información o traducción que buscamos. Este tipo de tecnología también podría ayudar a Baidu a que sus resultados de búsqueda y aplicaciones estén hechos a la medida de distintos idiomas y lugares. Esto es algo que a la empresa le resulta difícil, y que ha limitado sus esfuerzos anteriores por expandirse fuera de China. Una incursión en Japón en 2008 no llegó buen puerto porque el motor de búsqueda de Baidu no consiguió adaptarse a las necesidades locales. Por el momento la empresa ha escogido algunas regiones menos desarrolladas en las que centrarse: el sudeste asiático, oriente medio y el norte de África, y América latina. Ha lanzado un motor de búsqueda para Brasil en julio de este año.
Para Baidu, la ambición de convertirse en un líder tecnológico pasa por globalizarse más. Mucha gente fuera de China, sobre todo en occidente, no sabe nada o muy poco sobre la empresa. Que Baidu aún es un misterio para muchos extranjeros quedó patente en un cóctel celebrado por la empresa en la Conferencia Inte acional sobre Aprendizaje Automático, una prestigiosa reunión anual de expertos en inteligencia artificial que se celebró por primera vez en Pekín en junio pasado. Investigadores con jet lag de Google, Microsoft, Facebook y las principales universidades socializaban en la sala Felicidad de la última planta del hotel Pangu 7 Star admirando las espectaculares vistas del estadio y la villa olímpicos. Algunos decían que no habían oído hablar de Baidu hasta hace un par de años y sólo empezaron a prestar atención de verdad cuando Ng se unió a ella.
Un empleado de Baidu pasa por delante de las "cápsulas espaciales" habilitadas para el descanso de los trabajadores en la sede de la empresa en Pekín.
Esa falta de interés del extranjero forma parte de un problema mayor para Baidu. Su cultura de mirar hacia dentro y la reputación de la industria tecnológica china de falta de originalidad limitan la capacidad de la empresa por competir con Google y otros líderes tecnológicos estadounidenses, cuyos empleados llegan de todo el mundo. Intentos previos por cambiar esa cultura han fracasado. Yong Liu, quien salió de Baidu en enero después de una corta estancia como director de innovación y asociaciones en Silicon Valley, afirma que le sorprendió lo chinocéntrica que era la empresa. Se unió a un pequeño laboratorio en Silicon Valley abierto por Baidu en 2013 y descubrió que todos los ingenieros sénior e investigadores que había allí eran chinos. "El objetivo de tener un laboratorio de I+D en Silicon Valley es atraer al mejor talento, no sólo al mejor talento de un grupo étnico", afirma. Los líderes de Baidu aceptan la crítica. "Estamos haciendo esfuerzos por converti os en una empresa más cosmopolita", explica el director de comunicaciones inte acionales, Kaiser Kuo. Al relanzar el laboratorio en el que trabajaba Liu, contratar a Ng y Coates, y ampliar su tamaño y alcance, esperan que los grupos de investigación de Baidu, y con el tiempo el resto de la empresa, sean más diversos. A pesar de que a los ejecutivos no les gusta que les comparen con Google, están intentando comportarse más como el icono de Silicon Valley en el escenario global.
Cambio cultural
De vuelta en el laboratorio de Silicon Valley, Andrew Ng hace importantes esfuerzos por adoptar su doble papel como catalizador cultural y visionario tecnológico. Antes no tenía ninguna paciencia con quienes hablaban de lo que a él le parecen "cosas triviales" de la cultura de organización de una empresa. Ahora no quiere otra cosa. Reconoce con cierta vergüenza que su libro preferido últimamente es El método Lean Startup, de Eric Ries, un manual de gestión para emprendedores. También ha recurrido al emprendedor en serie y gurú de las start-up Jerry Kaplan, quien afirma que Ng le acribilló a preguntas para saber cómo contratar a ingenieros y animarlos para ir a por una misión, y ha tenido reuniones de personal para hablar de contratación y de cultura de laboratorio. "Ahora que soy mayor valoro de verdad esta cultura y la importancia de hacerlo con cuidado", afirma Ng.
Gracias a que se ha criado por todo el mundo, Ng es un buen núcleo para formar un grupo de investigación más diverso, afirma el profesor de investigación y Fellow de Google Sebastian Thrun, el encargado de empezar el proyecto de coche autónomo de la empresa. Y Ng no oculta el hecho de que es un imán para el talento clave para Baidu. De hecho ya parece estar atrayendo a un tipo de persona muy distinto. Entre los nuevos contratados está el arquitecto de chips gráficos y antiguo investigador de Nvidia Bryan Catanzaro, el tipo de tecnólogo educado en Berkeley y formado en Silicon Valley que de otra manera hubiera acabado en Google, Facebook o una start-up de moda. Ng también afirma que espera que Baidu Research sea "un poco poroso", compartiendo ideas con otros investigadores y la comunidad de desarrolladores de software e instalándose en la comunidad de Silicon Valley igual que sus rivales americanos. "Existe una oportunidad de crear una gran cultura para la investigación y para cambiar el mundo", afirma.
Si los planes de Ng funcionan, el mundo sí que cambiará de alguna manera. Baidu habrá demostrado que las empresas de inte et chinas pueden hacer algo más que seguir a las de EEUU. Y los ordenadores perceptivos se habrán hecho cargo de muchas tareas que los humanos tenemos que hacer en la actualidad, puede que despejando nuestras mentes para que se dediquen a actividades más creativas. "Igual que la revolución industrial liberó a parte de la humanidad del trabajo físico tedioso, creo que la Inteligencia artificial tiene el potencial de liberar a la humanidad de gran parte del trabajo mental tedioso", afirma Ng. Es un objetivo digno de Google. Pero para poder lograrlo Baidu tiene que marcarse un camino inequívocamente propio.
El colaborador Robert D. Hof escribió sobre computación neuromórfica en mayo/junio. Christina Larson ha contribuido con información desde Pekín.