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"El ordenador debe ser un compañero, no un sirviente"

La decana del Instituto Radcliffe de la Universidad de Harvard (EEUU), experta en inteligencia artificial, vaticina un futuro de colaboración hombre-máquina 

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La matemática Barbara J. Grosz, decana del Instituto Radcliffe para el Estudio Avanzado en la Universidad de Harvard (EEUU), se ha convertido en una referencia mundial por sus investigaciones en inteligencia artificial.

Con la premisa de convertir la máquina en un compañero y no en un sirviente, la investigadora trabaja con el objetivo de hacer de la colaboración hombre-máquina una realidad. EEUU, Alemania y Australia son los países punteros en esta tecnología.

La inteligencia artificial siempre trae a la mente los robots, pero, ¿cuál es el estado real de esta tecnología?

La ciencia ficción nos enseña máquinas impresionantes, muchas veces físicas, pero otras no tienen por qué serlo, son más lógicas. Hoy contamos con máquinas muy capaces, pero en áreas restringidas. Las personas podemos visitar un museo, viajar alrededor del mundo o tener discusiones técnicas, de política, etcétera. Somos inteligentes en áreas muy extensas. Esa es la mayor diferencia respecto a las máquinas. Uno de los principales avances en la última década ha sido lograr que los ordenadores tengan y procesen todos esos datos para poder establecer más interacciones. Los niños aprenden muy rápido los idiomas extranjeros, a cruzar la calle y el reto está en que los ordenadores tengan un ciclo de aprendizaje igual. Limitándonos a áreas muy concretas, se ha avanzado mucho en sistemas de diagnóstico para saber, por ejemplo, qué falla en un coche.

¿Cuál ha sido el mayor avance en los últimos años?

'La inteligencia artificial se aplica tanto a la gestión de atascos como al estudio de epidemias'

Una de las cosas más importantes que hemos aprendido es cuánta información necesita un ordenador para desempeñar correctamente su trabajo porque, como nosotros, cuanta más información tenga, mejor ejecutará su misión. Al ordenador le resulta relativamente sencillo resolver problemas matemáticos, pero las tareas cotidianas siguen siendo lo más complejo.

En cuanto a las aplicaciones prácticas, ¿cómo se trasladan esos avances al día a día?

Sí, todo el mundo piensa en los robots que juegan al fútbol, pero hay un montón de pequeñas aplicaciones, como la que ha desarrollado una de mis estudiantes junto a Microsoft para la gestión de los atascos. En Seattle hay muchos embotellamientos y la gente comparte coches para llegar a su destino de trabajo. Con el sistema, se ha mejorado la comunicación entre personas que se conectan para compartir coche, analizando variables como la distancia y el tráfico en los puentes que son cuellos de botella. Microsoft ha trabajado cinco años en ello y se han conseguido mejoras de un 41% de eficiencia en el número de intercambios y un 15% de eficiencia en el coste total. Otra aplicación se desarrolla en el ámbito educativo, en clase de matemáticas. Un sistema analiza los trabajos de los alumnos en sus ordenadores en tiempo real, advirtiendo inmediatamente al profesor de los niños si necesitan más ayuda o un refuerzo específico y en qué áreas.

Usted dice que el ordenador ha de convertirse en nuestro compañero, más que en nuestro sirviente. ¿Cómo se consigue eso?

Es imposible conseguir que un ordenador sea tu compañero si no se trabaja desde el principio, desde el mismo diseño del sistema. Esto funciona como con las personas: yo ahora tengo un buen equipo de investigación, pero para llegar a ello he tenido que empezar por el diseño, seleccionando a las personas adecuadas. Google es un buen ejemplo de ello. Hay una magnífica labor de ingeniería detrás de Google. Es necesario trabajar un diseño con interacción para que los ordenadores colaboren con nosotros a la hora de desempeñar una tarea. No podemos hacer trabajar a un ordenador sin compartir con él cuál es el objetivo de su trabajo.

Y aprender unos de otros

Sí, y lo interesante de esto es que es un círculo, porque cuando construyes sistemas y funcionan, aprendes de ellos y puedes construir mejores diseños después. Otro descubrimiento de los últimos 20 años es la optimización de los mecanismos de razonamiento probabilístico y estadístico. Podemos predecir con bastante precisión algunas de las acciones de las personas o la causa de las epidemias y su propagación.

Un gran temor es la seguridad. ¿Qué grado se puede conseguir cuando la máquina comienza a ser cada vez más autónoma?

Nosotros no trabajamos en esa área particular, pero es evidente que el trabajo ha de ser multidisciplinar, con sociólogos y psicólogos capaces de estudiar cómo actúan las personas para trasladar ese conocimiento al ordenador. Es posible contar con un sistema de seguridad muy bueno, pero luego no sabes cómo lo utilizarán las personas. El ejemplo de la contraseña escrita en un post-it está mucho más extendido de lo deseable. Por eso, en temas de seguridad, deberíamos conseguir también que el ordenador sea un compañero, más que un sirviente.

¿Qué industria se llevará antes el gato al agua en este campo?

Es una gran oportunidad, por eso muchas industrias están interesadas. La industria del entretenimiento es la que más dinero está invirtiendo en inteligencia artificial, así que serán los primeros en sacar provecho. Ya existen simulaciones muy buenas en este ámbito, aunque se está avanzando más en otras áreas como la sanidad o la educación. La inteligencia artificial puede ayudar a los médicos no sólo con sistemas de diagnóstico, también para prevenir las epidemias y sus efectos.

¿Y la industria militar?

El ejército está interesado en todas las ramas de la investigación, y ésta no es una excepción. No puedo dar muchos detalles, pero tanto en EEUU como en otros países Defensa destina muchos recursos a aplicaciones militares.

¿Cuándo cree que la inteligencia artificial estará madura?

Bueno, no tengo una bola de cristal, aunque ya se puede afirmar que en algunas áreas se encuentra madura y va mejorando día a día. Lo más importante no es conseguir máquinas que actúen como humanos; lo principal es lograr que los ordenadores puedan trabajar codo con codo con las personas.