Los beneficios de la inteligencia artificial

Ramón López de Mántaras: "El problema más difícil de la IA es que las máquinas tengan sentido común"

A los 17 años pasó una noche en vela viendo cómo Neil Armstrong pisaba la Luna. Ese día decidió estudiar electrónica y después, robótica. Ahora dirige el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC y es pionero de la disciplina en España. Hablamos sobre los grandes beneficios de la inteligencia artifical en ámbitos como la salud con este nuevo integrante de la Selección Española de la Ciencia 2017.

Texto: Joana Uribe / Fotos: César Núñez - 19/09/2017

Imagen de Ramón López de Mántaras

En su despacho en la Universidad Autónoma de Barcelona pueden verse algunos de los robots que ha desarrollado. Sorprenden unos perros futbolistas, que hoy forman parte de su museo. Pionero de esta disciplina en España, es uno de los destacados investigadores europeos. Tiene diferentes premios entre ellos el EurAI Award, el más prestigioso en Europa de este campo. López de Mántaras trabaja para que las máquinas aprendan. Científico humanista, le gusta el jazz, toca el piano y ha escrito algún libro de poesía.

¿Qué le atrajo de la Inteligencia Artificial para dedicarse a ella?
Llegué a través de la robótica y la ingeniería electrónica. Cuando tenía 17 años me quedé a ver por la tele como Amstrong llegaba a la luna. Aquello me impresionó y el profesor de matemáticas me dijo que  había sido posible gracias a la electrónica. Me dije: yo quiero hacer eso. Y así empecé. Mi tesis ya era la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la robótica.

Defíname la Inteligencia Artificial
La IA es un área de la Informática cuyo objetivo es desarrollar máquinas capaces de efectuar tareas que cuando son efectuadas por seres humanos estaríamos de acuerdo en que es necesario ser inteligentes.

Póngame un ejemplo
Imaginemos un robot humanoide que observando y manipulando objetos mientras interactúa con ellos puede aprender las características de ese objeto como la forma, el color o la capacidad de moverse.

¿Qué hacen esos robots perro que tiene aquí?
Ahora nada, pero jugaban al fútbol. Aprendieron a pasarse la pelota y en qué situaciones era mejor jugar de forma individual o colectiva. Aprendieron a tomar esta decisión Teníamos cuatro robots. Es un proyecto que desarrollamos hace tiempo.

Háblenos de alguno más reciente.
Hicimos un robot con forma humana que era capaz de distinguir una melodía simple y tocarla.

¿Cuál fue el proceso?
Creamos una mesa táctil. Dibujamos en un espacio un rectángulo  y en su interior lo dividimos en 16 partes. En cada una sonaba una nota musical. El robot estaba programado para que fuera capaz de tocar con un dedo de la mano izquierda la mesa. A veces tocaba fuera y otras dentro de la zona con notas, cosa que le llamaba la atención y buscaba sonidos alrededor de donde había tocado. Al cabo de poco había aprendido en qué parte de la mesa sonaban notas y en cuál no. Después descubría cada una de las notas y las identificaba.

¿Y entonces era capaz de  interpretar?
Primero aprendió el modelo de instrumento musical. Diríamos que es la fase técnica. Cuando aprendió a asociar la posición del dedo con una nota, si nosotros tocábamos una melodía simple, él era capaz de reproducirla. Técnicamente diríamos que es aprendizaje basado en el desarrollo mental, o robótica del desarrollo. En cierta medida copia la forma de aprendizaje de los niños. Las personas aprendemos interaccionando con el entorno y el robot también. Este proyecto es muy reciente. El robot ahora está en Londres, pues trabajamos conjuntamente con el Imperial College.

¿El algoritmo podría servir para aprender otras cosas?
Sí, el mismo  podría servir para, por ejemplo, aprender que un objeto si es redondo se desplaza y si es cuadrado no. Nosotros no trabajamos en esto, pero digo que los mismos algoritmos con algunas modificaciones podrían servir. Debería tener una cámara, por ejemplo. Los algoritmos son tan generales como para que puedan aprender conocimientos de sentido común.

Para nosotros el sentido común es muy obvio, imagino que será muy difícil conseguir que lo tenga una máquina.
Uno de los objetivos de la robótica del desarrollo es que los robots adquieran, acumulen conocimientos de sentido común. Sería la finalidad única

¿Es lo más difícil?
Es el problema más importante y difícil de la Inteligencia Artificial. Y una vía para avanzar en la adquisición del mismo es la robótica del desarrollo.

¿Al final cree que las máquinas tendrán sentido común?
Algunos aspectos sí, los que se refieren al mundo que nos rodea, cómo se comportan los objetos, cómo se mueven. Con otros aspectos más abstractos quizá deberían desarrollarse otras técnicas

¿Por ejemplo?
Saber que la fecha de nacimiento de los padres es antes que la de los hijos. Eso es sentido común.

¿La máquina también aprende de sus errores?
Sí, porque cuando hay un error se la penaliza y si lo hace bien se le da un premio. Es una función matemática positiva interna del algoritmo. Las máquinas aprenden de una forma muy elemental.

¿Ésta podría interpretar una melodía para que parezca con sentimiento?
Tocar simultáneamente ocho notas requiere un trabajo de años. De todas formas, lo de la música expresiva lo hicimos nosotros en 1997, pero no con un robot sino con software.   Centenares de personas trabajan en el tema de la síntesis de música expresiva y está muy avanzado.

Y ahora, ¿qué está desarrollando?
Con unos colegas de Sao Paolo trabajamos para que un robot aprenda una tarea sencilla y este aprendizaje lo traslade después a otra cosa más compleja. Se llama aprendizaje por refuerzo. En este caso hemos hecho un algoritmo, un simulador que reproduce los movimientos de una mano extendida si tuviera que mantener en equilibrio un palo. Como cuando de pequeños jugábamos a mantener una  escoba en la palma de la mano sin que nos cayera.. Una vez el algoritmo ha aprendido a mantener el palo vertical,  lo ponemos (el algoritmo) en un robot de verdad, es un NAO, que utiliza lo que ha aprendido para mantener algo vertical, para aguantarse él mismo y no caer. La analogía es clara, el palo sobre la mano es como sus piernas en el suelo.Eso se llama aprendizaje por transferencia.

O sea que lo que ha aprendido en una tarea simple lo aprovecha para hacer una más complicada.
Exacto, porque caminar sin caerse es más complicado. En lugar de aprender a caminar desde cero,  nuestro algoritmo aprende primero algo más sencillo.

¿En qué aspectos se está trabajando más a nivel mundial?
En los problemas que tienen que ver con el reconocimiento de patrones. Por ejemplo, el sistema que juega al Go y ha ganado al número uno mundial. Las fichas forman patrones en el tablero.

¿En qué otros campos se aplica?
En medicina hay muchos patrones. La radiografías, las resonancias magnéticas, el reconocimiento de tumores. Detectan patrones tan bien o mejor que los humanos.

El lenguaje es otro patrón.
Sí, los sistemas de reconocimiento del habla. Los traductores, los asistentes personales como Siri.  No es que haya nuevos algoritmos, porque conceptualmente estas ideas se desarrollaron hace veinte años.

¿Qué ha cambiado?
Como el sistema de aprendizaje es muy complejo, se necesitan muchos datos para entrenar al algoritmo. Millones. Y hasta que no se ha desarrollado internet y se han digitalizado millones de fotos de objetos, de mamografías, tumores no ha podido aprender. Ahora disponemos de muchos para entrenarlos a distinguir un tumor. Es uno de los temas más candentes, lo que se llama aprendizaje profundo. Aunque el gran problema sigue siendo el del sentido común.

Se dice que podrían detectar un infarto con cuatro horas de antelación...
Antes era media hora si había posibilidad alta. De todas formas tiene que ser una persona monitorizada en la UCI

Antes hablábamos de música.  ¿Podrán llegar a crear?
Hay un área de trabajo que es la creatividad computacional. Hay cuadros concebidos por ordenador. Pero una cosa es que emule aspectos de la creatividad y otra que cree.

¿Imagina un robot Picasso y un robot Bach?
Para que eso pudiera pasar la máquina tendría que romper sus propias reglas, porque la creatividad genial rompe las reglas.

¿Tendremos pronto coches autónomos?
A corto y medio plazo sí, aunque la gran pregunta es si estamos dispuestos a dar un cien por cien de autonomía a una máquina. Y es una pregunta que no podemos responder a la ligera. La limitación no será la tecnología sino lo que estemos dispuestos a dejar que haga por nosotros. Los coches autónomos han de tener un software de decisión. Ante un accidente ¿qué hago,  atropello al motorista, a la señora que atraviesa el paso de peatones o me mato yo?

¿Y usted cómo se responde a la pregunta sobre la autonomía total?
No deberíamos permitir la autonomía total.

¿Serán algún día las máquinas más inteligentes que nosotros?
Por muy sofisticadas que lleguen a ser las inteligencias artificiales, siempre serán distintas a las humanas porque el cuerpo en el que está situado la inteligencia determina el tipo de inteligencia que emerge Y como las máquinas tienen sensores distintos a los humanos perciben el mundo de forma distinta y automáticamente desarrollan inteligencias distintas.

PUEDES VER LA ENTREVISTA COMPLETA AQUÍ:

 

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