«Ya existe una ‘superinteligencia humana’ y eso no nos asusta»


Una de las habilidades más desarrolladas en los seres humanos es la capacidad para aprender. Conforme vamos adquiriendo nuevos conocimientos, nos enfrentamos al mundo de forma más eficiente. Lo hicimos dominando el fuego y creando herramientas; después, construyendo máquinas; y, ahora, las enseñamos a aprender para que hagan las tareas mejor que nosotros mismos. Este es el campo de la inteligencia artificial, concretamente el ‘aprendizaje automático’ o ‘machine learning’, un proceso -temido por muchos, amado por otros- por el que las máquinas se ‘educan’ a partir de numerosos ejemplos a reconocer patrones entre grandes cantidades de datos, y así clasificarlos en categorías que reconocen desde rostros concretos de delincuentes a la fuga a desconocidos exoplanetas más allá de nuestro Sistema Solar.

Una de las grandes figuras en esta área es la francesa Isabelle Guyon, cuyo trabajo sobre machine learning junto con el de sus colegas Bernhard Schölkopf y Vladimir Vapnik ha sido galardonado con el
Premio Fronteras del Conocimiento 2020 de la Fundación BBVA, en la categoría de
Tecnologías de la Información y la Comunicación
. «Estoy muy agradecida y honrada, porque no nos reconoce a nosotros, sino a todos los que nos dedicamos a esto», dice a ABC momentos antes de recoger su premio en la ceremonia de entrega en el Palacio Euskalduna de Bilbao. «Esto animará a toda la comunidad científica para continuar el desarrollo de más y más aplicaciones que pueden sernos muy útiles».

-Con la inteligencia artificial, parece que la sociedad está dividida entre dos extremos: los que opinan que es una especie de ‘magia’ capaz de arreglarlo todo; y los que la temen porque piensan que puede acabar con el ser humano. ¿Cuál es su opinión al respecto?

-Creo que estamos ante una oportunidad para resolver muchos problemas. Es algo así como cuando se inventó la calculadora, que fue capaz de realizar operaciones de forma mucho más rápida. Tendremos más y más aplicaciones que nos harán la vida más fácil, porque sabrán hacer cosas mejor que la mayoría de nosotros. Ahora acudimos a los especialistas, pero no todo el mundo se los puede permitir; pero si tenemos especialistas electrónicos que son baratos, e incluso gratuitos, esto podría ser un gran paso, y que desde personas con discapacidad que no pueden comunicarse bien a madres que no saben por qué le duele la cabeza a su hijo puedan tener una respuesta sin tener que ir al médico. Creo que la idea de una superinteligencia que lo maneja todo está un poco lejos aún. De hecho, creo que ya existe una superinteligencia humana: la que crean las sociedades o compañías que reúnen a muchos expertos de varios ámbitos. Y eso no nos asusta. Lo realmente importante ahora es qué vamos a hacer con estas nuevas herramientas.

-Algunos gigantes tecnológicos involucrados en inteligencia artificial están desarrollando comités éticos para poner límites. ¿Está a favor de su regularización?

-Hay que tener legislación para todo, si bien no tengo una respuesta concreta porque es un ámbito muy general. El gran problema ahora es que los métodos que hemos desarrollado se basan en datos. Y, de hecho, se pudo avanzar porque estamos recabando mucha información. Pero eso ha discurrido de manera paralela a la creación de algoritmos, que es otra cosa. Hay que estar muy vigilantes con estos conjuntos de información porque perdemos nuestra privacidad, aunque tampoco hay que perder de vista sus aplicaciones. En realidad, no necesitamos de una superinteligencia artificial para explotarlos con malas intenciones: yo, solo con conocer tu número de tarjeta de crédito, puedo aprovecharme de ello. Hay que educar a la sociedad para que no se haga un mal uso de esta tecnología.

-¿Cuál será el futuro entonces?

-Hay muchas direcciones. Una es cómo se analizan los diferentes conjuntos de datos y detectar dónde existen sesgos. Es una cuestión muy difícil y hay mucha gente trabajando en ello. Un enfoque es utilizar diferentes fuentes y comparar la información. No es algo nuevo, los periodistas lo hacen a diario. Y eso se puede hacer de forma sistemática. Se puede utilizar bien o mal cada método, pero hay que tener una ética que lo respalde.

-Cuando comenzó a estudiar su campo, ¿pensó que llegaría tan lejos?

-Los estudios de los años ochenta y noventa prepararon lo que estaba por venir, el mundo en el que vivimos. Entonces ya existían tecnologías de reconocimiento facial y de texto, si bien no eran tan precisas como las actuales. Solo cuando hemos tenido una gran cantidad de datos ha sido posible mejorar la precisión. Ahora una cosa da lugar a otra: las personas ven el poder de estas herramientas y surgen nuevas ideas sobre cómo aplicarlas, por lo que se acelera la innovación. De momento, la mayoría de los métodos que se usan son relativamente sencillos, no llevan a cabo decisiones muy complicadas: solo reconocen si lo que tiene delante es una persona o un animal o, en yendo un poco más allá, qué persona es.

-Pero hay otras aplicaciones que tocan temas más delicados, como en el campo del diagnóstico médico.

-Sí, pero se parecen mucho en el método matemático que utilizan. Si hay que decidir si una persona está enferma o no, también se lleva a cabo una clasificación. Por supuesto, las variables a tener en cuenta son diferentes: en el caso del reconocimiento facial se mide la distancia entre los ojos u otras características del rostro; y, en el caso de las aplicaciones médicas, se tienen en cuenta cuestiones como cuánta azúcar hay en sangre, la presión arterial o el peso. Pero son los mismos principios.

-¿Cuáles serán las aplicaciones más importantes que están por llegar?

-Creo que lo más cercano y útil serán las que nos ayuden a entender el clima y las epidemias, que son nuestros males contemporáneos. Tenemos muchos datos pero de muchos ámbitos diferentes que hay que encajar. Y no dejar de seguir recogiendo información en colaboración con muchos expertos, desde físicos a ingenieros, incluidos médicos. Todo eso se puede hacer hoy, pero nos queda mucho trabajo. Y todavía no sabemos cómo hacer predicciones del todo certeras con tantos datos. Una vez lo logremos, podremos crear pronósticos para que la gente que toma las decisiones pueda hacerlo de la forma más acertada, marcando una diferencia real.

-¿Cómo la inteligencia artificial ha ayudado durante la pandemia?

-Muchos colegas han echado una mano desde muy temprano en ámbitos como el desarrollo de fármacos o vacunas o para tomar medidas sanitarias, como organizar las camas en los hospitales. Por ejemplo, tengo estudiantes que han intentado predecir la marcha del número de casos en función de las medidas utilizadas. Pero resulta muy difícil hacer predicciones precisas porque en realidad no conocemos bien la enfermedad. Y nos hemos dado cuenta de que los modelos más sencillos coinciden en sus resultados con los más sofisticados, lo que quiere decir que los métodos más sencillos hacen comparaciones tan buenas como los más complejos. O tan malas. Aquí hay una brecha: mientras seguimos pensando que una supertinteligencia va a dominar el mundo, lo cierto es que hoy ningún algoritmo ni ninguna persona pueden predecir qué es lo que va a pasar en situaciones como esta.

-Pero algo nos habrá enseñado todo esto.

-Sí, claro. Por ejemplo, estamos trabajando en una nueva vertiente llamada ‘transfer learning’, que se trata de transferir los datos recabados a otros ámbitos relacionados, pero no exactamente los mismos, para sacar nuevas conclusiones y poder, por ejemplo, anticiparnos a la próxima pandemia. En el pasado, los algoritmos de machine learning aprendían solo una cosa. Pero ahora lo que están haciendo es aprender a aprender, y a utilizar la información de situaciones pasadas para entender qué pasa en el presente y qué podría ocurrir en el futuro.

-Por último, ¿qué le diría a las futuras científicas después de haber desarrollado su labor en un mundo considerado de hombres?

-Hay cierta evolución, pero no va muy deprisa. Cuando era más joven pensaba que en unos años habría igualdad. Pero ahora ya tengo canas y sigo notando que la evolución es muy lenta. Por eso quiero animar a la nueva generación de mujeres a dedicarse al ámbito de la inteligencia artificial y la computación, que ofrece muchas oportunidades. Por ejemplo, es un sector en el que se puede conciliar bastante bien la vida personal, porque solo con un ordenador desde casa puedes hacer tu trabajo, no necesitas nada más. Yo misma estuve varios años trabajando como consultora mientras criaba a mis hijos.


Fuente: ABC.es .

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