Martín Abadi es argentino. Y por estos días fue elegido para sumarse a la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos. La distinción llegó por su labor de toda la vida: desde 2014 trabaja en Google como investigador principal en una de las áreas de la informática que más ha crecido en los últimos años, la de la inteligencia artificial , pero lleva más de dos décadas en el área. Más específicamente, trabaja sobre el aprendizaje de máquinas ( machine learning), que consiste, ni más ni menos, en lograr que las computadoras sean capaces de aprender cosas y (esa es la quimera) que lo hagan sin ayuda humana.

Es, por ejemplo, uno de los autores de un experimento que dio que hablar, pero (dice) por razones equivocadas. En el experimento logró que dos computadoras crearan un sistema de comunicación propio, hecho con su propio cifrado: una encriptación para que los dos equipos hablaran entre sí, y que un tercero no pudiera saber qué decían.

La lectura tremendista era fácil: las computadoras saben cómo cuchichear entre ellas sin que entendamos qué dicen. Acompañados por los pedidos de Elon Musk y otros expertos para ponerle un límite al desarrollo de la inteligencia artificial, el salto mental a temer la llegada de Skynet, Terminator y la Matrix es mínimo.

- "Pensar en una humanidad esclava de las computadoras es algo que queda bien en las películas, pero no es algo de lo que estemos cerca en el mediano plazo. Lo que me interesó del experimento es que haya computadoras descubriendo un lenguaje. Eso de por sí es fascinante: cómo aparece el lenguaje es un tema viejo en lingüística. Este experimento era en parte eso, ver si las computadoras pueden inventar un lenguaje o no. Y demostramos que pueden inventar un lenguaje que una tercera computadora no puede descifrar. Pero la llave para desencriptar la información está, viene de afuera, alguien siempre la tiene. No es un método de comunicación incomprensible para las personas".

-Hay que distinguir entre la inteligencia artificial que se usa para herramientas específicas, como reconocer imágenes, y la inteligencia artificial general, que puede resolver problemas completamente nuevos, y funcionar en el mundo en forma independiente. Esa inteligencia artificial general todavía está lejos. Tenemos tiempo todavía para pensar qué forma va a tomar, qué objetivo le podemos dar. Pero falta muchísimo. Incluyendo definir cómo le enseñamos algo, que es un problema en sí mismo.

-Porque tener cierta inteligencia no es lo mismo que ser capaz de entender y aprender.

-Hay que diferenciar entre Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje de máquina (ML, por sus siglas en inglés). IA es lograr un comportamiento que se puede considerar inteligente en algo artificial, como una máquina. Pero ese comportamiento puede ser logrado de muchas maneras. Una de las maneras es escribir muchas reglas, previendo múltiples consultas o situaciones a resolver. El problema de las reglas hechas a mano es que son muy endebles: si escribo reglas sobre el Luna Park, debo aclarar si es el de Buenos Aires o el de Nápoles. Si es sobre River, si es el porteño o el de Uruguay. Y las reglas pueden cambiar con el tiempo. Es una tarea inabarcable. Por eso hace décadas que hay interés en desarrollar sistemas que en vez de tener reglas prefabricadas por humanos, van descubriendo por su cuenta, en cierto modo, las reglas a partir de ver muchos ejemplos.Por ejemplo, viendo imágenes de gatos, descubrir qué es la esencia de un gato. Por supuesto hay casos ambiguos, en que la computadora dirá "no sé qué es"; pero el ML ayuda aunque sea a no tener que poner a mano la regla de los bigotes del gato, y si el gato puede tener cuatro o tres patas. Ese es el aprendizaje automático.

-Y ya se está usando.

Fuente: La Nación