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“La experiencia de Maluuba en Deep learning y aprendizaje de refuerzo para sistemas de preguntas y respuestas nos ayudará a avanzar en nuestra estrategia de democratizar la AI y hacerla accesible y valiosa para todos, consumidores, empresas y desarrolladores”, ha dicho Microsoft en el comunicado que anuncia la compra de Maluuba, una compañía canadiense con uno de los laboratorios de Deep learning “más impresionantes del mundo para entender el lenguaje natural”.

La visión de Microsoft es crear sistemas con IA integrada que sean capaces de absorber información y comunicar sus resultados en la forma en que los usuarios comparten información unos con otros. La tecnología de entendimiento de Maluuba, basada en cómo los usuarios incorporan memoria, razonamiento, toma de decisiones y sentido común en sus procesos de pensamiento, es la clave de la propuesta de la compañía canadiense.

En su comunicado Microsoft propone imaginar un futuro en el que, en lugar de buscar documentos o correos electrónicos en el directorio de una empresa para detectar los mejores expertos en derecho fiscal, se pudiera contactar con un agente de Inteligencia Artificial que aprovechara las capacidades de comprensión de Maluuba para encontrar la respuesta, y además hacerlo de una manera compatible con las políticas y seguridad y privacidad de la empresa.

Sam Pasupalak y Kaheer Suleman, co-fundadores de Maluuba, junto con el equipo de investigación e ingenieros de la compañía, se unirán a Microsoft, al Artificial Intelligence and Research Group que Microsoft creó el pasado mes de septiembre.

Se anuncia también el fichaje, como consultor, de Yoshua Bengio, profesor del departamento de Computer Science and Operations Research de la Universidad de Montreal, y considerado uno de los padres fundadores del Deep Learning.

El mercado de Deep Learning

El mercado de Deep learning, o aprendizaje profundo tiene un enorme potencial. Se espera que para 2022 generará más de 1.700 millones de dólares, lo que supondrá un crecimiento medio anual del 65,3% entre 2016 y 2022, según datos de Research and Markets.

La utilización de tecnologías de Deep Learning en verticales como el de publicidad, finanzas, automoción o médicos será uno de los impulsores de este mercado. Si tenemos en cuenta las aplicaciones, las de reconocimiento de imagen mantendrán la mayor cuota de mercado, extendiéndose hacia las diferentes industrias de reconocimiento de patrones, caracteres, código, facial o de objetos.