Nuestros ordenadores, incluso nuestros teléfonos móviles, trabajan hoy con aplicaciones que hace unos años sonaban a ciencia ficción. Tenemos en la palma de la mano programas para traducir textos, que reconocen nuestra voz e incluso imágenes para clasificarlas.
Todo esto se apoya en la idea de que una inteligencia artificial ha de aprender de la misma manera que lo hace el cerebro, usando ese conocimiento para realizar tareas complejas como lo harían los seres humanos.
El investigador Geoffrey Hinton (Londres, 1947), Catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto, ha sido uno de los pioneros en este campo y por ello, la Fundación BBVA le ha otorgado el IX Premio Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación, “por su trabajo pionero y profundamente influyente a la hora de lograr que las máquinas sean capaces de aprender”, como señala el acta del jurado.
Deep learning
Hinton basa su trabajo en el área del deeplearning o aprendizaje profundo, un modelo en el que la inteligencia artificial no está programada con conocimiento sino que aprende de su propia experiencia, de forma similar al funcionamiento del cerebro humano.
“Siempre he estado convencido de que la única manera de hacer que la inteligencia artificial funcione es operar como lo hace el cerebro”
Este modelo, que emula las conexiones de redes neuronales, no es nuevo. Hinton comenzó a trabajar en él durante los años 80 cuando sus colegas ya lo estaban desechando y lo consideraban un área marginal dentro del campo de la inteligencia artificial.
Su perseverancia le llevó a abandonar el Reino Unido en busca de financiación para poder continuar sus investigaciones en esa materia. Pasó por Estados Unidos y por Canadá, donde finalmente lograría establecer un grupo de investigación en redes neuronales.
Es a mediados de la década del 2000 cuando la investigación da sus frutos y presenta un algoritmo que refuerza las conexiones de las redes neuronales artificiales. Hinton logra que la inteligencia artificial aprenda de sus errores, que aprenda de experiencias previas.
“Siempre he estado convencido de que la única manera de hacer que la inteligencia artificial realmente funcione es operar como lo hace el cerebro”, explica Hinton.
Revolución científica
La aplicación del algoritmo de Hinton y los programas creados con él, son un éxito rotundo, y la comunidad científica, la misma que había denostado el trabajo con redes neuronales en los ochenta, vuelve a investigar en esta área, incluyendo otros avances como el big data, considerado ahora complemento indispensable del deep learning.
Los programas desarrollados por el grupo de Hinton, como aplicaciones de reconocimiento de imágenes y de voz, propiciaron que en 2013, fuese contratado como investigador en Google. Actualmente, su trabajo ha acelerado la creación de aplicaciones de inteligencia artificial muy potentes. Además de las ya mencionadas, como sistemas de traducción automática o reconocimiento de voz, también ha tenido su uso en el desarrollo de coches sin conductor o en investigación biomédica.
Incluso podemos ver los resultados de los trabajos de Hinton en asistentes personales como Siri. Una auténtica “revolución científica y tecnológica” como la definen los miembros de jurado Ramón López de Mántaras y Regina Barzilay.
Futuras aplicaciones
A día de hoy ya vemos los resultados del rápido desarrollo de la inteligencia artificial basada en los trabajos de Hinton, pero él mismo se atreve a anticipar las aplicaciones que vendrán, por ejemplo en el transporte.
Existen peligros reales al usar máquinas inteligentes en el ámbito militar
“Tendremos vehículos completamente autónomos, y serán mucho más seguros. Mi apuesta es que en los próximos cinco o diez años habrá coches familiares completamente autónomos. Las máquinas nos pueden hacer la vida mucho más fácil”.
En cuanto a la posibilidad de que los avances en inteligencia artificial desencadenen un futuro oscuro como el que dibujan algunas obras de ciencia ficción, en el que las máquinas se rebelan contra el ser humano, Hinton no lo considera un “riesgo real”.
Por el contrario, sí que advierte de los peligros reales de usar máquinas inteligentes en el ámbito militar, como por ejemplo el uso de “escuadrones de pequeños droides asesinos” en escenarios bélicos.
“Esto ya es un peligro real que debemos tomarnos en serio y necesitamos una Convención de Ginebra que regule el uso de este tipo de armas autónomas”, apunta Hinton.
Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento
Los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento se crearon en 2008 para reconocer contribuciones particularmente significativas en un amplio espectro de áreas científicas, tecnológicas y artísticas, así como respuestas basadas en el conocimiento a retos centrales del siglo XXI.
El año pasado se premió en esta misma categoría al matemático Stephen Arthur Cook por su incorporación al concepto de computabilidad de Turing del principio de eficiencia, determinar qué problemas pueden resolver los ordenadores de forma eficiente y cuáles no.
El jurado ha estado presidido por Georg Gottlob, catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de Oxford (Reino Unido). Como secretario del jurado se ha contado con Ramón López de Mántaras, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).
SINC