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Inteligencia artificial, de la Guerra Fría a los exoplanetas
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Inteligencia artificial, de la Guerra Fría a los exoplanetas

La inteligencia artificial vive una segunda edad de oro. Ayudan a la NASA a confirmar nuevos planetas y conducirán coches. Tres nombres están tras el método del aprendizaje automático estadístico, que ahora reciben un premio. | Imagen: simulación de planeta ante su estrella.



«Es sólo cuestión de tiempo que [una inteligencia artificial] descubra otra ‘Tierra'». Quien así habla es Bernhard Schölkopf. De joven, iba para astrónomo, pero se convirtió en uno de los principales teóricos del aprendizaje automático junto a su colega Isabelle Guyon.

Los dos representan a la generación que bebió del gran pope ruso de la inteligencia artificial (IA). Vladimir Vapnik, quien concibió una teoría que lleva su nombre que trata de explicar cómo aprenden las máquinas. Los tres se acaban de llevar el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA en Tecnologías de la Información.

Isabelle Guyon, Bernhard Schölkopf y Vladimir Vapnik | FBBVA

Por llamativo que parezca, no tenemos siempre claro cómo lo hacen las inteligencias artificiales para aprender. Sabemos que son muy buenas jugando al ajedrez o al go, mejores incluso que los humanos. Pero no sabemos tan bien cómo lo consiguen.

Vapnik y su colega Chervonenkis desarrollaron una teoría (entre 1960 y 1990) décadas antes de que siquiera pudieran aplicarse en la vida real. Como por ejemplo en el descubrimiento de exoplanetas (planetas más allá de nuestro sistema solar).

Como jefe de Computación de la Unión Soviética, su trabajo se desarrolló en plena Guerra Fría y en los momentos álgidos de la carrera espacial. Luego fue decayendo, pero la URSS nunca dejó de lado sus investigaciones en cibernética.

La inteligencia es un problema matemático, pero conecta con la filosofía

Vladimir Vapnik, teórico del aprendizaje automático (IA) estadístico

«Es interesante el momento en que vivimos –apunta Vapnik por videollamada–. En los últimos diez años hemos visto que las máquinas aprenden de tal manera que pueden imitar al intelecto de las personas. Ahora tenemos que investigar sobre qué es la inteligencia. La inteligencia es un problema matemático, pero conecta con la filosofía», señalaba el científico desde Estados Unidos, que trabaja ahora para Facebook, tras conocerse ganador de este premio, dotado con 400.000 euros.

Vapnik y la doctora Isabelle Guyon crearon las llamadas Máquinas de Vectores Soporte (SVM, por sus siglas en inglés), y Schölkopf potenció aún más estas herramientas matemáticas aplicando los denominados métodos de núcleo (kernel).

De las supertierras al diagnóstico automático de enfermedades

Schölkopf, director del Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes (Alemania), ha aplicado estos métodos para analizar los datos del satélite de la misión Kepler 2 de la NASA. Gracias a ello, confirmaron el descubrimiento 21 planetas extrasolares, los dos primeros, en 2017. Uno, además, cuenta con una atmósfera en la que por primera vez se han hallado indicios de vapor de agua.

Como explica en su carta de nominación Martin Stratmann (Instituto Max Planck) el aprendizaje automático es una disciplina central en la inteligencia artificial moderna, y consiste en “el estudio de cómo extraer patrones y regularidades a partir de los datos empíricos”. Vapnik, Guyon y Schölkopf son “los tres científicos que han forjado el campo del aprendizaje automático”, afirma Strattman.

«Tuvimos una explosión a mediados del siglo pasado con la cibernética –señala Schölkopf desde Alemania–. Ahora estamos en la segunda fase Tenemos máquinas que procesan la información de grandes conjuntos de datos no estructurados. Es lo mismo pero con información».

Este equipo pionero de la inteligencia artificial no se arriesga a hacer grandes predicciones a largo plazo. Sí, en pocos años: «Habrá coches autónomos –aventura Vapnik–, la tecnología no plantea problema alguno, ya hay muchos experimentos a nivel mundial».

Más complejo ve el diagnóstico de enfermedades, donde es cierto que se usan IA para ayudar a los médicos. Para anticiparse al cáncer «es algo más complejo, porque nos cuesta entender la naturaleza del mismo, pero sí es útil en el diagnóstico. Seguramente en 10 o 20 años podremos estar más cerca de comprenderlo».

Sabemos en qué serán buenas las inteligencias artificiales en un futuro próximo. Pero no tanto en qué serán rematadamente torpes.

Solemos preguntar en qué serán buenas las inteligencias artificiales en un futuro próximo. Tenemos varias pistas. Pero estos científicos, al menos, no tienen tan claro en qué serán malas. ¿Aspectos creativos? ¿Inteligencia emocional?

«Lo interesante de nuestra inteligencia –compara Schölkopf– es que podemos jugar al go y después levantarnos a hacer la cena, mientras que una máquina no puede hacer esto». Porque la Thermomix no sabe jugar también al go.

Seguirán, también, apareciendo planetas descubiertos con inteligencia artificial. «Seguramente también con vida [no sabemos si inteligente]», apunta Schölkopf.

Pero este físico, matemático y filósofo preferiría que nos centráramos en cuidar el nuestro, antes que plantear colonizar otras Tierras. «Seguramente no podrían soportar nuestro tipo de vida».

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