La UVA formará a científicos en inteligencia artificial

El 11 de mayo de 1997 la noticia fue que Garri Kasparov, campeón mundial de ajedrez, había perdido su enfrentamiento con Deep Blue, una máquina con una capacidad de computación descomunal que se impuso por 3,5 a 2,5 al 'Ogro de Bakú'.

Quizá dentro de unos años la noticia sea que un humano ha conseguido derrotar a la hija inteligente de 'Deep Blue'. O quizá sea que nunca más un humano conseguirá ganar una partida de ajedrez a una máquina. AlphaZero, un algoritmo, aprendió a jugar en 72 horas y acto seguido consiguió doblegar a la máquina más potente creada hasta la fecha. Inteligencia artificial, redes neuronales... El futuro ya es presente.

«Se conoce como 'deep learning', aprendizaje profundo, y son redes neuronales, como las clásicas, pero con muchas capas de neuronas. Son capaces de extraer por sí mismas los patrones en los que deben fijarse para tomar decisiones», explica Mario Martínez Zarzuela, profesor de la Universidad de Valladolid que ha sido elegido por la multinacional Nvidia para formar a investigadores de la institución en inteligencia artificial, redes neuronales artificiales y 'deep learning'.

«Esto es importante. Antes un investigador decía 'creo que para clasificar esta imagen o reconocer este objeto debería fijarse en este o en otro', extraía las características e intentaba que el sistema las aprendiese. Ahora son las propias redes neuronales las que deciden qué quieren observar», señala.

'Deep Blue' alimentó su conocimiento ajedrecístico absorbiendo los datos de miles de partidas de alto nivel jugadas por humanos. Eso le permitía después tomar las decisiones basándose en lo aprendido. Alpha Zero no necesitó nada de eso. «La diferencia entre los sistemas de aprendizaje automático y los basados en reglas es que tú programas el basado en reglas. Aquí, sin embargo, le muestras los ejemplos y él aprende por sí mismo», señala el profesor de la Escuela Superior de Ingeniería de Telecomunicaciones.

Lo más impactante de este campo es que afecta, o va a afectar, a todo lo que nos rodea. Por eso Martínez Zarzuela, que impartió su primer curso el pasado día 17 a miembros de la propia Escuela de Telecomunicaciones, espera que se sumen pronto investigadores de otras disciplinas de la UVA. «Este tipo de sistemas de aprendizaje automático son lo suficientemente genéricos como para poder aplicar distintas tipologías de problemas. Tienen el potencial de cambiar y aportar en muchos ámbitos científicos. Y han hecho que científicos de distintas áreas que trabajan en esto comiencen a utilizar un mismo lenguaje. Se está produciendo una convergencia de distintas áreas de conocimiento en cuanto a las técnicas utilizadas en Inteligencia Artificial».

¿Qué ocurre si se introducen estas técnicas, por ejemplo, en el campo de Ciencias de la Salud? «Son capaces, por ejemplo, a partir de una retinografía, con una base de datos, conseguir una tasa de acierto increíble en el diagnóstico de una retinopatía diabética», señala Martínez Zarzuela. «El problema con las bases de datos médicas es que están separadas. En Internet hay muchos 'challenges', desafíos. Por ejemplo, para la búsqueda de tumores cerebrales. Te dan una serie de imágenes etiquetadas y los investigadores intentan crear redes y a ver quién consigue una mayor tasa de acierto. Ese es el motivo de que haya tantos avances, que hay muchos datos disponibles, pero todo funcionaría mejor con bases de datos más grandes», indica.

Y hacia ello se encamina la investigación. «Las redes neuronales artificiales son de hace mucho, unos cincuenta años. La cuestión es que ha habido cambios a partir del siglo XXI, en cuanto a que las bases de datos son más grandes y el número de ejemplos que tengo para entrenar sistemas es más grande. Los recursos de cómputo han crecido mucho más. Y en cuanto a los modelos matemáticos, han mejorado. Y eso ha propiciado una revolución en su capacidad para resolver muchos problemas».

El famoso 'Google translate', que a tantos estudiantes y profesores ha ayudado para adaptar un texto al inglés, por ejemplo, comenzó a utilizar estos sistemas hace un par de años. En septiembre de 2016 Google anunció que iba a implantar esos sistemas de aprendizaje profundo para mejorar la precisión de sus traducciones. Lo llamaron Neural Machine Translation System (NMTS) y sustituyó al sistema anterior, basado en frases (Phrase-based translation). El resultado empieza a ser llamativo y el traductor continúa entrenándose diariamente con los ejemplos de millones de traducciones.

Muchos expertos consideran que un efecto de esta revolución industrial y tecnológica que va a aunar robotización, inteligencia artificial y conectividad ( el 5G está al llegar y cambiará de nuevo las reglas del juego) será que máquinas y humanos trabajarán juntos.

«Estos sistemas hay que verlos como sistemas de ayuda, en aplicaciones médicas, por ejemplo. Hay que verlos como herramientas que pueden ayudar hoy por hoy al médico a tomar una mejor decisión. O a necesitar menos tiempo para tomar decisiones. No van a sustituir al médico en ningún caso, pero le permitirán desempeñar su trabajo con mayor efectividad en el largo plazo. La última decisión de diagnóstico la tendrá siempre el médico, pero estas herramientas proporcionarán información muy útil para realizarlo», explica Martínez Zarzuela.

Una idea recurrente al analizar los cambios más inmediatos que se avecinan en el mercado laboral es que las profesiones más creativas tienen más garantizada su supervivencia. Aunque eso también puede llegar a cambiar. «Esa barrera está un poco más lejos, pero ya hay sistemas que componen música si los entrenas con piezas de Beethoven, por ejemplo, y les pides que te generen una pieza que suene como Beethoven. Tendremos que agarrarnos a que los humanos aún somos mucho más creativos. Decía Tim Cook 'no me da miedo que los robots se parezcan más a los humanos, sino más bien lo contrario, que los humanos se parezcan a los robots'. Si hay algo que nos diferencia es esa creatividad. Tengo niños pequeños e intento fomentar que sean creativos, poque predecir en qué van a trabajar es un esfuerzo fútil. La gente debe tener capacidades transversales, de comunicación...».

Taxistas y VTC protagonizan estos días las noticias con un conflicto de difícil solución y argumentos encontrados. Mientras tanto, Uber o Cabify investigan en lo que vendrá: el coche autónomo, los 'robotaxis' sin conductor. ¿Ciencia ficción? Más bien una cuestión de tiempo y recursos. Y no solo en ese sector. «Lo que es indudable es que cambios va a haber. Los cambios son cada vez mas rápidos. No es la primera vez que pasa. Esto se conoce como la cuarta revolución industrial, ya habido otras antes y la población ha tenido que reinventarse. Desaparecerán puestos de trabajo conocidos, pero creo que surgirán nuevos puestos de trabajo, nuevos perfiles. Ha sido así a lo largo de la historia. Merece la pena estar atento».