Usar el 'crowdsourcing' para tareas difíciles como la comprensión del discrurso o el análisis de imágenes, el software podría dar lugar a aplicaciones más inteligentes.
Permitir que el software deje las tareas más difíciles en manos de seres humanos debería dar lugar a aplicaciones y otros programas más inteligentes para móviles, según los fundadores de la nueva empresa MobileWorks. Esta startup permite a los programadores incluir la inteligencia humana en su software mediante el crowdsourcing. El crowdsourcing, también conocido como tercerización masiva, es la práctica de enviar fragmentos de un problema mayor a mucha gente diferente a través de la Web.
Páginas web como Mechanical Turk de Amazon ya proporcionan un lugar al que subir tareas para que las resuelva una multitud de trabajadores anónimos que reciben pequeñas cantidades de dinero por cada tarea que completan. Pero Anand Kulkarni, uno de los tres fundadores de MobileWorks, afirma que el servicio de Amazon y otros parecidos son demasiado imprecisos y lentos para incorporar a un programa de software que necesita resolver problemas con rapidez.
“El crowdsourcing es atractivo porque los ordenadores son mucho peor que los humanos realizando determinadas tareas”, sostiene Kulkarni, “pero las opciones que tenemos hoy en día no nos están dando todo el potencial de tener un ser humano dentro de tu programa de ordenador”. Muchas de las ideas de MobileWorks se originaron en la Universidad de California, Berkeley (Estados Unidos), donde Kulkarni investigaba sobre crowdsourcing y su potencial para resolver problemas inmediatos que son un reto para el software, como la navegación por medio de robots. “Una tarea así, en la que necesitas una respuesta en tiempo real no podría resolverse gracias a Mechanical Turk, porque no se comporta como un ordenador”, explica Kulkarni. “Pueden pasar días hasta recibir una respuesta y ésta puede ser errónea”.
MobileWorks puede hacerse cargo de esas tareas, según Kulkarni. Los servicios de crowdsourcing que existen hasta la fecha implican la existencia de una persona que rellena un formulario especificando la tarea que hay que completar. Por el contrario, MobileWorks completa trabajos enviados por software usando interfaces de programación de aplicaciones (APIs, en sus siglas en inglés), que permiten que un software se conecte con otro. El software de MobileWorks traduce el trabajo enviado por sus APIs en tareas que se distribuyen al grupo de trabajadores de la empresa. Los resultados se recopilan y son reenviados al software que hizo la petición, que se comporta como si hubiera recibido la respuesta de otro programa de software, no de un grupo de personas. “Es una caja negra para la inteligencia humana”, explica Kulkarni. “El software puede tratarnos como otro programa de software con la inteligencia de un humano”.
Hasta ahora MobileWorks ha creado APIs específicas para extraer datos de páginas web o transcribir textos escritos a mano. Kulkarni afirma que la empresa también puede “forzar los límites” del crowdsourcing y enfrentarse a tareas como la transcripción de audio o el procesamiento de imágenes en tiempo real. Estas peticiones destacan por necesitar respuestas rápidas. El software de MobileWorks da prioridad a esas peticiones sobre otras y convoca a más trabajadores mediante mensajes de texto si la cantidad de empleados que está conectada en ese momento no es suficiente.
Los trabajadores de la empresa han sido reclutados en países en vías de desarrollo, incluyendo a personas de los barrios deprimidos de Bombay (India), y un grupo de amas de casa en Rewadi, cerca de Nueva Delhi (India). Una tercera parte de esos trabajadores contribuyen usando teléfonos móviles. “Nuestro grupo no es anónimo y a veces les llamamos y hablamos con ellos directamente”, afirma Kulkarni. “Así se consigue una fuerza de trabajo fiel y motivada”. Eso, junto con el compromiso de pagar salarios razonables, asegura un rendimiento fiable y proporciona trabajo a gente motivada pero que está atrapada en lugares en los que hay pocas oportunidades.
Según los fundadores de MobileWorks, en una prueba llevada a cabo usando tanto su software como Mechanical Turk para encontrar direcciones de correo electrónico en una página web, MobileWorks salió ganando. Mechanical Turk proporcionó respuestas en 40 minutos, pero solo la mitad de ellas eran correctas. MobileWorks logró toas las respuestas correctas en menos de un minuto.
Michael Bernstein, que investiga el crowdsourcing en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, en sus siglas en inglés), desarrolló un procesador de palabras llamado Soylent que puede hacer cosas como acortar una frase seleccionada conectándose a Mechanical Turk. “Es emocionante que MobileWorks coja una tendencia de la investigación y la ponga a disposición de un mayor número de personas”, afirma Bernstein. Aunque cada vez hay un número mayor de académicos trabajando sobre formas de incorporar a las masas en el software, la estrategia aún no se ha utilizado comercialmente.
Bernstein añade que la actitud de la startup respecto a su fuerza de trabajo y la posibilidad de usar mensajes de texto para avisar a los trabajadores cuando hacen falta, también distingue a MobileWorks. “La capacidad de convocar a más trabajadores según los necesitas, es algo muy potente”, asegura Bernstein. “En Mechanical Turk, tus tareas se pueden atascar porque no hay suficiente cantidad de gente que haya elegido trabajar sobre ellas”. La plataforma de crowdsourcing de Amazon también se ha ganado tal fama de ser poco fiable, según Bernstein, que los investigadores como él suelen enviar cada tarea a Mechanical Turk de tres a cinco veces para asegurarse de recibir una respuesta correcta.