De pequeño, creciendo en una comunidad rural vietnamita, Quoc Le no tenía electricidad en casa. Pero vivía cerca de una biblioteca, donde leía compulsivamente sobre los grandes inventos y soñaba con añadir alguno a la lista. Cuanto tenía 14 años decidió que lo que más ayudaría a la humanidad sería una máquina lo suficientemente lista como para inventar por sí sola, una idea que sigue siendo un sueño. Pero colocó a Le en la senda de ser uno de los pioneros de un enfoque de inteligencia artificial que permite al software comprender el mundo como lo hacen los humanos.

La tecnología surgió de la frustración que sintió Le en la Universidad Nacional Australiana y luego como doctorando en la Universidad de Stanford (EEUU) al conocer el estado de la inteligencia automática. El denominado software de aprendizaje automático necesitaba mucha ayuda humana. La gente tenía que anotar los datos, por ejemplo etiquetando fotos con o sin caras antes de que el software pudiera aprender de ello. Además había que decirle al software a qué aspecto de los datos tenía que estar atento, por ejemplo las formas características de las narices. A Le este tipo de trabajo minucioso no le atraía nada. Aunque es simpático con los humanos, no admite fallos en sus expectativas respecto a las máquinas. "Tengo muy poca paciencia", dice riéndose.

En Stanford Le diseñó una estrategia que permitía al software aprender cosas por sí mismo. Los académicos habían empezado a informar de resultados prometedores aunque muy lentos con un método conocido como aprendizaje profundo que usa redes de neuronas simuladas. Le vio cómo se podía acelerar significativamente: construyendo redes simuladas de neuronas 100 veces más grandes capaces de procesar miles de veces más datos. Era un enfoque lo suficientemente práctico como para llamar la atención de Google, que le contrató para probarlo bajo la supervisión del investigador en inteligencia artificial Andrew NG (ver "Un gigante chino de internet empieza a soñar").

Cuando Ng hizo públicos sus resultados en 2012, se disparó una carrera en Facebook, Microsoft y otras empresas para invertir en la investigación en aprendizaje profundo. Sin ayuda humana, su sistema había aprendido a detectar gatos, personas y otros 3.000 objetos más simplemente digiriendo 10 millones de imágenes de vídeos de YouTube. Demostró que las máquinas podían aprender sin la laboriosa asistencia de los humanos y además alcanzar nuevos niveles de precisión.

Ahora esta técnica se usa en el software de búsqueda de imágenes y reconocimiento del habla de Google. La máquina ultrainteligente imaginada por Le aún queda muy lejos. Pero está muy contento viendo cómo sus ideas crean software lo suficientemente inteligente como para ayudar a la gente en su vida diaria

—Tom Simonite

Conoce al resto de los 'MIT Technology Review' Innovadores menores de 35 globales Visionarios de 2014