Inteligencia artificial (IA)…

Finalizo este año 2022 con el tema de la IA con la esperanza de que estos avances, hacia el futuro, lleguen para beneficiar a la humanidad.

Oriol Vinyals es el director de investigación de DeepMind- y en 03/ 12/ 2022, le explicaría sencillamente a Manuel Pascal en una entrevista concedida a EL PAÍS cómo las máquinas han iniciado ya una revolución silenciosa que cambiará nuestras vidas…“Nuestra generación verá una inteligencia artificial que iguale o supere a la del ser humano”, dijo el entrevistado.

Desde que era pequeño y vio 2001: Una odisea del espacio, Oriol Vinyals quería dedicarse a la inteligencia artificial. Hoy, a sus 39 años, es una autoridad mundial en el aprendizaje profundo (deep learning), una de las técnicas más punteras de la inteligencia artificial (IA). El propio Elon Musk, un personaje que no destaca por su modestia, contestó agradecido a un tuit del catalán en el que este bendecía un proyecto de Tesla. La suya es una de las 148 cuentas que seguía el magnate, que acumula 121 millones de seguidores, cuando se escribieron estas líneas.

DeepMind, es una empresa británica que Google compró en 2014 y que ha conseguido grandes avances en la disciplina. AlphaGo, fue un programa que logró imponerse a un campeón mundial de Go, el milenario juego asiático cuyo tablero permite que las fichas se coloquen en más disposiciones que átomos hay en el universo. El programa no solo superó al mejor, sino que por el camino inventó jugadas nunca antes vistas.

Vinyals el director de investigación de DeepMind, es catalán y entró en Google en 2013, tras doctorarse en la Universidad de Berkeley. Menos de un año después aterrizó en la recién adquirida DeepMind. En 2016, lideró el equipo responsable de AlphaStar, al crear un simulador capaz de ganar a jugadores expertos de StarCraft II un videojuego de estrategia en tiempo real con información imperfecta en el que es clave tener intuición, imaginación y dotes cognitivas para intentar adivinar qué estará haciendo el oponente. Cualidades estas que la IA todavía no había demostrado saber dominar.

Desde entonces, ha formado parte o supervisado los equipos que están detrás de AlphaFold, una inteligencia artificial que ha predicho la estructura de todas las proteínas conocidas (unos 200 millones de moléculas), o de AlphaCode, un programa automático capaz de escribir código al nivel de los mejores programadores. DeepMind ha presentado un nuevo avance en el entorno de los juegos: AlphaNash, un algoritmo capaz de jugar como un humano experto a Stratego, un juego de tablero probabilísticamente más complejo todavía que Go.

Vinyals recibió a los entrevistadores de EL PAÍS en las oficinas londinenses de DeepMind. Pregunta: Pudiendo aplicar el deep learning a casi cualquier ámbito, ¿por qué empezaron por los juegos? Respuesta: Los juegos son muy útiles en la investigación porque ofrecen un entorno controlado en el que hacer pruebas; si pierdes o ganas no pasa nada, y además es muy sencillo definir los objetivos, que son ganar la partida. Puedes correr 1.000 juegos en paralelo sin el gasto que supondría, por ejemplo, poner a 1.000 robots a hacer cosas, y se pueden acelerar las simulaciones….

Pregunta: ¿Por qué le encargaron a usted el proyecto AlphaStar? Resuesta: De joven jugué mucho al StarCraft en cibercafés de Sabadell. Y en Berkeley, un colega y yo desarrollamos un simulador un tanto primitivo para ese videojuego. Cuando llegué a DeepMind yo venía de Google Brain, el proyecto de investigación de la compañía centrado en aprendizaje profundo.

Pregunta: Están también desarrollando un sistema de IA que no es especialista en hacer una sola tarea, sino varias. ¿Es su proyecto más ambicioso? Respuesta: Se suele criticar de la IA que es especialista en algo, aunque sea infinitamente relevante, como la fusión nuclear, pero que no entiende nada más allá de su tarea. Nosotros queremos cambiar eso. Lo que hemos conseguido hasta ahora es un rendimiento del 101% jugando al Go, combinando proteínas o programando. El futuro pasa por la multimodalidad, por conseguir rendimientos del 10% o 20%, pero en muchas o todas las tareas…

Comentaría Vinyals: “Esto es lo que queremos lograr con nuestra red neuronal Gato. Por el momento, con ella puedes mantener una conversación preguntándole con texto o mostrándole una imagen para que la comente. También es capaz de jugar videojuegos simples y de controlar un brazo robótico. Las tareas que hace no son perfectas: a veces se equivoca en cuestiones sencillas, como ubicar la derecha y la izquierda. Pero eso irá mejorando. Conseguiremos desarrollar un solo algoritmo que lo haga todo”.

Pregunta: ¿Gato es un primer paso hacia una inteligencia artificial general, la que iguale o supere al ser humano? Respuesta: Sí, claramente. Creo que el procesamiento del lenguaje es a día de hoy el campo más prometedor hacia una inteligencia artificial realmente general. Y a ello se llega con algoritmos que crearán sistemas más generales que los que usamos hoy. AlphaCode es otro buen ejemplo: que haya sistemas que entiendan el lenguaje de código significa que pueden crear complejidades mucho más generales de lo que veíamos hasta ahora.

Creo que conseguir crear una inteligencia artificial general será uno de los avances científicos más profundos que podrá alcanzar la humanidad, porque ni siquiera entendemos nuestra propia inteligencia, a pesar de los muchos avances de los neurocientíficos. Debemos hablar más sobre ello, sobre sus implicaciones. Filósofos, sociólogos o historiadores cada vez tienen más que decir en nuestro trabajo. Hay que pensar en las consecuencias a largo plazo de la IA.

Maracaibo, domingo 31 de diciembre del año 2022