"En Inteligencia Artificial, lo importantes es que el ordenador sea un compañero, no un sirviente"

Barbara J. Grosz, decana del Instituto Radcliffe para el Estudio Avanzado de la Universidad de Hardvard, se ha convertido en una referencia mundial tras sus investigaciones en Inteligencia Artificial (IA). Con la premisa de hacer de la máquina un compañero y no 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.

Hablar de IA siempre nos trae a la mente a robots pero, ¿cuál es el estado real de esta tecnología? 
 Es cierto que la ciencia ficción nos enseña máquinas impresionantes, muchas veces físicas, pero otras no tienen por qué serlo, son más lógicas. En la actualidad, contamos con máquinas muy capaces pero únicamente en áreas restringidas. Una de las cosas maravillosas que tenemos las personas es que podemos visitar un museo, viajar alrededor del mundo o tener discusiones técnicas, de política, etc. Somos inteligentes en áreas muy extensas. Esa es la mayor diferencia respecto a las máquinas.

En este sentido, uno de los principales avances que hemos tenido en la última década ha sido que 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.

Por otro lado y ya 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?
Yo creo que una de las cosas más importantes que hemos aprendido en los últimos 20 o 30 años es cuánta información necesita un ordenador sobre una determinada área para desempeñar correctamente su trabajo porque, como nosotros, cuanta más información tenga, mejor ejecutará su misión. Al ordenador le resultan relativamente sencillas acciones como resolver problemas matemáticos, pero las tareas cotidianas le 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 y el reparto de gente en coches. En Seattle se producen muchos atascos y la gente comparte coches para llegar a su destino de trabajo. Con el sistema desarrollado, se ha mejorado el sistema de comunicación de personas que se conectan para compartir coche, analizando variables de distancias, tráfico en los puentes que son cuellos de botella…Microsoft ha trabajado cinco años en ello pero se han conseguido mejoras de un 41% de eficiencia de número de intercambios y un 15% de eficiencia en coste total. Otra aplicación se desarrolla en el ámbito educativo, en clase de matemáticas. Se ha desplegado un sistema que analiza los trabajos de los alumnos en sus ordenadores en tiempo real, advirtiendo inmediatamente al profesor de los niños que necesitan más ayuda o un refuerzo específico y en qué áreas.

(Gabriel Pecot)

Usted siempre habla de 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. Este diseño del sistema funciona como con las personas: yo ahora tengo un buen equipo de investigación, pero para llegar a tener ese equipo he tenido que empezar por el diseño, seleccionando a las personas adecuadas según sus cualidades. Google es un buen ejemplo de ello. Hay una magnífica labor de ingeniería detrás de Google.

Es necesario trabajar un diseño con interacción, porque lo realmente interesante es crear unos interfaces para que los ordenadores colaboren con nosotros a la hora de desempeñar una tarea, pero para ello el ordenador necesita tener modelos, representaciones de lo que hacemos, dónde estamos, etc. 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 vicioso, porque cuando construyes unos sistemas y funcionan, ves cómo trabajan, aprendes de ellos y puedes construir mejores diseños después. Siempre digo que el diseño de las interfaces necesita interacción, la mejor manera en la que podemos diseñar un sistema es a través del diseño interactivo. Otro de los descubrimientos de los últimos 20 años, es la optimización de los mecanismos de razonamiento probabilístico y estadístico. Ahora podemos predecir con bastante precisión algunas de las acciones de las personas, o la causa de las epidemias y su propagación.

Uno de los grandes temores ligados a la IA es la seguridad. ¿Qué grado de seguridad se puede conseguir cuando la máquina comienza a ser cada vez más autónoma? 
Nosotros no trabajamos en esa área particular. Hay otros equipos específicos que trabajan en ese campo, pero lo que es evidente es que el trabajo ha de ser multidisciplinar, con sociólogos, psicólogos, etc., capaces de estudiar cómo actúan las personas para trasladar ese conocimiento al ordenador. Lo que quiero decir, es que la mejor manera de prevención es la colaboración de expertos de diferentes áreas, pero no puedo dar la solución porque se trata de un problema muy complejo. 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 que fuera deseable. Precisamente por eso, en temas de seguridad, deberíamos conseguir también que el ordenador sea un compañero, más que un sirviente.

¿Qué industria se llevará primero el gato al agua en IA? 
Es una gran oportunidad, por eso muchas industrias están interesadas en esta tecnología. Sin duda la industria del entretenimiento es la que más dinero está invirtiendo en este campo, por lo que serán los que primero saquen provecho; ya existen simulaciones muy buenas en este ámbito, aunque se está avanzando más en otras áreas como la sanidad o la educación. La IA puede ayudar a los médicos no sólo con sistemas de diagnóstico, sino también para investigar y prevenir las epidemias y sus efectos.

¿Y la industria militar?
El Ejército está interesado en todas las ramas de investigación y la IA no es una excepción. No puedo dar muchos detalles pero efectivamente, tanto en EEUU como en otros países, Defensa está destinando muchos recursos a estas investigaciones para aplicaciones militares.

¿Cuándo espera que podamos decir que la IA esté realmente 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 más importante es lograr que los ordenadores puedan trabajar codo con codo con las personas.

Colaboración por encima de interacción 
Las investigaciones del equipo de Barbara Grosz se centran en conseguir que los sistemas informáticos se adapten a las personas y no a la inversa. Eso pasa por dar el salto de la interacción a la colaboración, para lo que resulta imprescindible que el sistema sepa si es el momento adecuado de interrumpirnos en nuestra tarea, si lo que va a aportar es relevante o lo podemos saber ya y si nosotros estamos dispuestos a colaborar.

Grosz subraya la importancia de este coste de la interrupción, puesto que sus investigaciones revelan que las personas toleramos las interrupciones humanas más que las del ordenador. El modelo en el que trabaja la investigadora pondera los beneficios y costes de la colaboración para que el ordenador sepa cuándo interrumpir; el siguiente paso será el modo en que ha de hacerlo.