Durante las últimas dos décadas, la vida del neurocientífico de 40 años David Cox ha girado en torno a un solo tema, la inteligencia artificial (IA), la rama de la ciencia de la computación orientada a la creación de dispositivos tendientes a emular la capacidad humana de razonar, tomar decisiones y resolver problemas. Luego de graduarse de la Universidad Harvard (EE.UU.) en psicología y biología, de obtener un doctorado en neurociencia en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y de convertirse en docente del Center for Brain Science en Harvard, asumió la dirección del Laboratorio de Inteligencia Artificial MIT-IBM Watson el año pasado.
“Este proyecto, una colaboración entre IBM y el MIT, constituye una asociación completamente nueva entre una empresa y la academia. Su enfoque es la investigación fundamental sobre inteligencia artificial”, explica Cox. Uno de los objetivos del laboratorio consiste en desarrollar algoritmos, dispositivos y arquitecturas de hardware que permitan crear nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial. “Es un trabajo duro y requiere mucha inspiración”, dice.
Considerado uno de los mayores expertos en inteligencia artificial del mundo, el neurocientífico asistió al evento intitulado “Coloquio 2018 – La inteligencia artificial hoy: avances y oportunidades en la industria”, organizado en São Paulo por IBM. Entre una conferencia y otra, Cox conversó con Pesquisa FAPESP sobre las investigaciones que se llevan a cabo en el laboratorio que dirige, los avances en IA durante los últimos años y sobre qué se puede esperar de este campo de la ciencia en el futuro.
¿Al fin y al cabo, qué es la inteligencia artificial?
Las personas tienen distintos puntos de vista sobre lo que es la inteligencia artificial [IA]. La verdad es que no existe una definición única. Pero yo diría que es dotar a las computadoras de la capacidad de tomar decisiones que nos ayudan. La IA es una forma de ser más hábiles. Es la capacidad de automatizar habilidades.
Los avances tienen el potencial de cambiar el mundo y aportar beneficios reales a la humanidad
¿Es importante el conocimiento en profundidad del funcionamiento del cerebro humano para crear soluciones de IA más sofisticadas?
No creo que sea fundamental entender cómo funciona el cerebro. Pero, por supuesto, es una forma de realizar el trabajo, de comprender y de inspirarse. Es útil mantener los estudios sobre inteligencia artificial con la mira puesta en el cerebro, pero no es esencial. La inspiración proviene de más lugares de lo que pensamos: de la medicina, la física y la biología. Hay muchas oportunidades para aprender y las mismas se encuentran en diversos lugares.
¿Estamos cerca de crear una máquina que piense como el hombre?
Esa es una pregunta interesante. ¿Cuáles son los objetivos de la inteligencia artificial? ¿Estamos tratando de crear una inteligencia artificial que sea exactamente igual que nosotros? Este puede ser un objetivo a largo plazo. Sin embargo, el objetivo actual consiste en crear algo que nos ayude a tomar decisiones, no algo que sea como nosotros, que funcione como nuestra mente. No estamos creando algo para reemplazarnos. Nos encantaría tener capacidades humanas en inteligencia artificial, pero el objetivo no es replicar la mente humana.
Para muchas personas, la IA apunta a ser una copia del cerebro humano. Usted ha argumentado que el objetivo es hacerla mejor que nosotros. ¿Eso es posible?
Sí, y ya hay varios ejemplos. Las computadoras son mejores en matemática y realizan cálculos complejos. También hay automóviles autónomos, una aplicación importante actualmente en el campo de la inteligencia artificial. El hombre, cuando conduce, usa sus manos y sus ojos. El auto, no. Puede equiparse con cámaras, sensores y recibir diferentes comandos sobre direcciones y velocidad. Son capacidades más sofisticadas que le permiten el acceso a la información más rápido que la mente humana. No necesariamente hay que enseñarle al automóvil a conducir de la misma manera que lo hace un hombre.
¿Pero se tiene en cuenta el comportamiento humano al diseñar tecnologías basadas en inteligencia artificial?
Muchas aplicaciones de IA ya entienden el comportamiento humano, incluso porque fueron desarrolladas por personas. En el caso de los automóviles autónomos, por ejemplo, debemos tener en cuenta varios factores, como la existencia de peatones que cruzan la calle en situaciones variadas y adversas.
¿Cuáles cree que son los principales aportes a la sociedad de la investigación aplicada a la inteligencia artificial?
Actualmente hay muchos servicios y productos disponibles que son el resultado de los avances en IA, especialmente aquellos que forman parte de la infraestructura de TI [tecnología de la información]. Estos sistemas son invisibles para el público, pero ayudan en la toma de decisiones y dan como resultado una mayor eficiencia en varios sectores de la sociedad. También hay aplicaciones importantes en el sector agrícola. IBM cuenta con iniciativas dedicadas al bienestar social mediante IA como telón de fondo. Con el apoyo de soluciones basadas en la inteligencia artificial, la ciencia y la tecnología aplicada pueden resolver muchos problemas difíciles. Tenemos claro que habrá avances importantes en salud. Mucho sucederá en este sector, así como en el agronegocio, de donde ya están surgiendo muchas soluciones tendientes a aumentar la eficiencia del campo. Y también en educación. Los sistemas basados en IA podrán interactuar y enseñar a las personas. Hay oportunidades muy interesantes en marcha.
Durante el Coloquium 2018 de IA en Sao Paulo, usted mencionó que dos de los principales objetivos de investigación de IBM son las áreas de la salud y la seguridad.
La salud y la ciberseguridad constituyen temas de suma importancia y necesidad. Los individuos, las empresas y los gobiernos son blancos de los delincuentes cibernéticos y la inteligencia artificial puede marcar la diferencia. En el área de la salud, la idea es que ayude a los médicos en el análisis de datos e imágenes. La IA tiene la capacidad de encapsular el conocimiento y ayudar en la toma de decisiones. Uno de nuestros sueños es ayudar a los médicos a ser mejores de lo que son hoy en día. También hay estudios generales de IA que apuntan a comprender mejor las moléculas, la biología y también para el desarrollo de medicamentos mejores. Es un camino arduo, ya que nada ocurre de la noche a la mañana.
¿La carga cerebral, un tema que despierta la imaginación de la gente, es algo real o parte del universo de ciencia ficción?
Cargar cerebros [el proceso de copiar la mente de una persona y transferírsela a un robot] es una idea de ciencia ficción. Hay personas interesadas en el tema, pero no es real. Es divertido escuchar eso, pero es algo de lo que todavía estamos muy, pero muy lejos. Este tema fue mencionado en 2017 durante el Foro Económico Mundial, al que asistí, pero lo desmentí de inmediato. No es realidad. Es Hollywood.
¿Cuánto se invierte actualmente en el mundo en IA?
No tengo esa respuesta en la punta de la lengua, pero actualmente circulan miles de millones de dólares en proyectos de IA en diversos países, ya sean en empresas o gobiernos, desde China hasta Estados Unidos, pasando por Europa. Todas las naciones y los sectores ven este tema como estratégico para el futuro. Estamos recién al comienzo de este viaje, pero hoy en día se puede hacer mucho con la inteligencia artificial. Es alentador observar todo el horizonte que tenemos por delante.
¿Qué demandas del sector empresarial pueden ayudar a resolver en los próximos años los avances en la IA?
Diversos problemas que enfrentan las empresas de diferentes sectores pueden resolverse mediante el uso de la IA. Uno de ellos es lo que denomino small data. Hablamos mucho sobre big data, pero no siempre tenemos acceso a los mejores datos en el formato correcto. El avance vendrá en los próximos cinco años con el uso de menos datos. La idea es que se pueda hacer más con menos datos sin la necesidad de organizar e interpretar grandes volúmenes de información. La propia IA avanzará en este sentido y ayudará, a través de los sistemas, en la concreción de la curaduría de datos. De esa manera, las empresas y su personal podrán hacer más con menos.
¿En qué se centra la investigación que se lleva a cabo en el Laboratorio de Inteligencia Artificial MIT-IBM Watson, creado en 2017?
Nuestro enfoque es la investigación fundamental. Cuando decidieron crear el laboratorio, IBM y el MIT [el Instituto de Tecnología de Massachusetts] se preguntaron qué se necesitaría para desbloquear todo el potencial en torno a la IA. La idea es llevarla a otro nivel. Por eso se realizan diferentes tipos de investigaciones en el laboratorio. Nos preguntamos qué tecnologías no tenemos hoy en día que nos permitirán resolver problemas en el futuro. Buscamos inventar nuevos enfoques para la IA, creando propuestas que nos permitan desarrollar aplicaciones y resolver problemas que no podemos resolver en la actualidad.
¿Cuánto se invierte en el laboratorio? ¿Y dónde se están utilizando los recursos?
La inversión establecida para el plazo de 10 años es de 240 millones de dólares. Ese dinero se está utilizando en el desarrollo de software y en máquinas, en el procesamiento y en personal. En todas las organizaciones, los recursos humanos son lo más caro.
¿Qué proyectos se desarrollan en el laboratorio?
Organizamos nuestros proyectos sobre cuatro pilares. El primero es el desarrollo de algoritmos avanzados para ampliar las capacidades de aprendizaje de máquinas y razonamiento. Esto implica la creación de sistemas de inteligencia artificial que van más allá de las tareas especializadas, que abordan los problemas más complejos y se benefician de un aprendizaje continuo y robusto. Nuevos algoritmos que no solo aprovechan grandes cantidades de información, sino que también aprenden de datos limitados para aumentar la inteligencia humana. Al mismo tiempo, estamos investigando nuevos materiales de hardware, dispositivos y arquitecturas que servirán de apoyo a futuros enfoques computacionales con la mira puesta en la capacitación y la implementación de modelos de IA. También investigamos la computación cuántica para optimizar y acelerar los algoritmos de aprendizaje de máquinas y otras aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Cuáles son los otros dos pilares?
El tercero está constituido por las aplicaciones relacionadas con la industria. Nos fijamos en los problemas de este sector para conocer sus demandas y sus necesidades, tal como ya sucede en la salud y la seguridad cibernética. El último pilar es lo que caracterizamos como la distribución de la prosperidad. Exploramos de qué manera la IA puede aportar beneficios económicos y sociales a una gama más amplia de personas, naciones y empresas. Estudiamos las implicaciones económicas de la IA e investigamos cómo puede mejorar la prosperidad y ayudar a mejorar la vida de la gente.
¿Cuáles son sus mayores retos al frente del laboratorio?
Es un trabajo duro que requiere mucha inspiración e ideas. Muchos otros profesionales de las grandes universidades y empresas están invirtiendo en este sector. Intentamos trabajar de manera distinta en esta área que se ha vuelto tan competitiva, como una carrera de autos. Esto se debe a que la inteligencia artificial tiene el potencial de cambiar el mundo y brindar beneficios reales a la humanidad. Con la IA, nuestra vida será más fácil, más sana y más segura.