El ingeniero civil electricista de la Pontificia Universidad Católica relata su paso por Australia donde hizo un Master on Resarch y reflexiona sobre el funcionamiento de las máquinas.
Por Ayline Núñez
Con la revolución tecnológica y científica, las personas están a empezando a crear máquinas que resuelven conflictos y realizan tareas en un tiempo récord, que impresiona a la sociedad. Hablar de la inteligencia artificial y el funcionamiento de los robots es un tema muy complejo, con muchas perspectivas. Felipe Donoso dedicó sus estudio a la investigación y realización de máquinas que puedan hacer las tareas tediosas de los humanos. Para esto viajó a estudiar a Australia en la Universidad de Queensland, en donde entró a una sociedad completamente distinta a la chilena.
– ¿Cómo fue tu experiencia estudiando en Australia?
– Es una de las experiencias más enriquecedoras que he tenido. Realmente cuando uno ya trabaja, se da cuenta que estudiar es un placer. En Australia tenía dos becas que me daban bastante dinero para vivir y después me contrataron en la misma universidad, entonces tuve una vida bastante relajada.
– ¿Qué significa para ti ser un chileno en Australia?
– Los chilenos tenemos una gran ventaja y una gran desventaja. La autoestima del chileno, cómo se ve con relación al mundo, ha cambiado enormemente desde los 90. El chileno no se cree menos en otros lados, pero eso lo hace ser tonto. Cuando estas en otros lados, te das cuenta que más importante que ser chileno, es ser latinoamericano. Esa comunidad es más grande y más fuerte que la chilena. No siempre hay algún compatriota que te apoye y te haga sentir que tu cultura está ahí, pero puedes sentirte en compañía con los latinoamericanos. En Australia siempre me sentí acompañado y apoyado por una familia latinoamericana.
– ¿Por qué decidiste irte de Australia?
– Decidí irme porque me quería casar con mi esposa, Andrea. Yo no hubiese vivido toda mi vida en Australia, pero capaz que me hubiera quedado dos o tres años más, porque ya tenía la visa de trabajo y un súper sueldo. Tenia todo para quedarme ahí a trabajar y seguir siendo joven, pero elegí cumplir el sueño de tener una luna de miel de meses y meses. Quería viajar con mi pareja, sin tener el problema de tener que pedir permiso en mi trabajo.
Machine Learning
Para entender mejor lo relacionado con el funcionamiento de las máquinas, y cómo estas pueden hacer algunas tareas técnicas mejor que los humanos, Felipe Donoso nos sumerge en su mundo, el de la inteligencia artificial y los robots.
– ¿Cuál es tu experiencia con la robótica?
– La robótica es un campo bien amplio. Cuando yo estaba en la universidad no existía como una unidad de estudio la carrera mecatrónica. En ese tiempo, la robótica era parte del trabajo de los ingenieros eléctricos y mecánicos. Ahora la robótica tiene tres ramas: la mecánica, la ingeniería eléctrica y la ingeniería de la ciencia y la computación. Un robot móvil tiene las tres partes, y cada parte es tan importante como la otra.
«Yo me fui al principio por la parte eléctrica, pero ahora estoy más en todo lo que tiene que ver con el software, enfocado en la parte de computación, pero no soy un programador hecho y derecho, como los que estudiaron eso. Soy de la parte que piensa las ecuaciones dentro del robot. Estas ecuaciones hay que programarlas de alguna forma, para que el robot pueda ocuparlas. Los algoritmos son lo que más me gusta, pero esto no quiere decir que no me guste la mecánica. Me dedico a entender cómo hacer que haga algo un robot. Desde cómo hago que, a través de datos, porque a través de las imágenes de las cámaras, se genere un mapa 3D del entorno del robot, y cómo este sabe donde está dentro de ese mapa».
«Con los avances de la robótica, veo la parte del Machine Learning, que lo aprendí yo solo. Esto tiene que ver con lo que dije anteriormente, ecuaciones que ayudan a resolver algunos problemas de forma, que ya no es tan novedosa, pero ya lleva varios años. La revolución del Machine Learning empezó hace unos 15 años, porque los computadores permitieron algo que antes no se podía hacer. El poder de procesamiento antes no se podía hacer, entonces no había forma de resolver las ecuaciones. Técnicamente, la robótica con ecuaciones que se resuelven para optimizar problemas, y esto se traduce en una máquina que sabe hablar, leer, jugar ajedrez, puede predecir el precio de la electricidad y cómo una persona se puede comportar a dentro de una tienda, etc. Todo esto se pudo lograr con el aprendizaje de datos, se tomaron algunos datos para que la máquina aprendiera algo».
– ¿Qué cambios ves en la robótica y en la inteligencia artificial desde que empezaste a estudiar?
– Antes el Machine Learning existía, yo aprendí mucho de esas cosas, pero no con el nombre que tiene ahora, con estos algoritmos que funcionan realmente. Cuando yo estudiaba en la universidad, algo hacía de esto, antes de que fuera un boom, pero todavía no tenía una aplicación práctica tan real, como la que ahora podemos ver en todos lados. Todos sabíamos que teníamos que llegar y trabajar full para que las cosas fueran avanzando, pero no era tan famoso, ni útil como es ahora. Imagínate que ahora se pueden editar videos con caras de otras personas y hacer parecer que esa persona está haciendo algo. Cuando yo estudié en la universidad no existían los celulares inteligentes. Estaban como empezando esta super revolución digital. Nuestra universidad no tenía una perspectiva de negocios como la que hay ahora. Estábamos enfocados en lo técnico, pero no la parte comercial y novedosa de todo esto.
La inteligencia de las máquinas
– ¿Qué es la inteligencia artificial?
– No es un término que use mucho. En general, los que hacemos estas cosas lo dejamos un poco más a las revistas y periódicos. Yo uso mucho más el término de Machine Learning, aprendizaje de máquinas. Inteligencia artificial suena muy grande, muy inteligente, cuando sí hay máquinas que están siendo muy hábiles para resolver ciertos problemas, pero todavía les falta para ser inteligentes. Hace cinco años que yo digo esto, en ese tiempo pensaba que las máquinas son tan tontas como yo pueda hacerlas inteligentes. El poder que tienen ha subido bastante, pero falta mucho para tener una inteligencia artificial. Hace poco lo pensaba, mirando a mis hijos Violeta y Joaquín. Mi hija tiene un año y diez meses, y mi hijo tiene tres años. No hay ninguna máquina que sea más inteligente que Joaquín. Puede ser que sean muy hábiles para resolver algunas cosas, pero la habilidad que tienen para aprender algo que nunca han visto en su vida y sacar conclusiones de cosas que no tienen relación entre ellas, e ir creciendo día a día con ese aprendizaje, todavía las máquinas no lo pueden hacer.
– ¿Tú crees que las máquinas van hacer inteligentes en algún futuro, tanto como un humano?
– Tiene que ver algún un cambio en la tecnología. Leí esto hace poco, y concuerdo un poco con lo que leí. El Machine Learning asociado con el big data, que le haces aprender a la máquina estos algoritmos a través de ejemplos, como aprende una persona. Las máquinas tienen redes neuronales que funcionan muy similar a una neurona. Tienen millones de neuronas en estas redes, pero pese a esto, siguen siendo mucho menor que las del cerebro humano. Pareciera ser que no es la única forma de aprender lo que tenemos en la cabeza, esto es lo que están viendo los científicos ahora. Nuestro cuerpo tiene un montón de conexiones que van para todos lados. El cómputo principal lo hacen en la cabeza, pero tomamos varias decisiones sobre la base de los sentidos, por cosas que nos llegan y que no podemos explicar. Montones de cosas no son actuadas en el cerebro. Entonces las redes neuronales que se forman con el Machine Learning y el big data, son una muy buena forma para que las máquinas puedan aprender. Están aprendiendo mucho, pero pareciera ser que no es suficiente para que puedan aprender todo lo que puede aprender un niño.
– ¿Cuándo crees que los robots van a tener la misma capacidad de hacer las mismas cosas que los humanos?
– Ya hay muchos robots que hacen lo mismo que un humano. Eso es ahora. Hay muchas máquinas que ya pueden hacer tareas complejas que eran reservadas para las personas, como entender lo que leen, porque la mayoría de los humanos saben leer, pero no todos son muy buenos entendiendo lo que leen. No todos son capaces de sacar buenas conclusiones de un texto. Las máquinas ya pueden sacar algunas conclusiones de lo que están leyendo. Abogados tiemblan. Pueden hacer muchas cosas más, como entender lo que ven. Este fenómeno era imposible hace diez años atrás; ahora pueden sacar todos los objetos que están al frente de ellos e interpretarlos semánticamente. Ven un jarro de agua, pueden entender que esto sirve para beber, si hay un vaso, ese jarro le puede poner agua al vaso.
«Aparte, las máquinas son mucho mejores que los hombres para computaciones de cualquier cosa. En la actualidad hay un reemplazo de algunas tareas que hacen los hombres, pero reemplazar la inteligencia humana, falta mucho. Yo creo que no voy a estar vivo para ver a un robot que realmente sea capaz de crear cosas de la nada, como lo hacemos las personas. El día que sean más hábiles que un niño de tres años ya es un gran logro».
Reemplazar un abogado
– ¿Qué profesiones crees que las máquinas pueden reemplazar a los humanos?
– Estaba leyendo una entrevista a unos jóvenes que saben mucho de este tema. Ellos decían que una máquina está más cerca de reemplazar a un abogado que reemplazar a la nana de tu casa. La señora que hace aseo en una casa, hace un trabajo que todavía no está mecánicamente establecido, es así como está mucho más lejos de las capacidades de una máquina. Hacer un trabajo que está pautado, que sigue una serie de instrucciones, es mucho más fácil de reemplazar, que un trabajo ligado a la intuición y a una variabilidad muy grande de lo que se hace. Si el abogado se siente lo más inteligente del mundo, el robot lo va a reemplazar más fácil.
«En verdad, no sé si amenaza es la palabra, porque los robots están hechos para ayudar al humano para que este pueda tomar otro camino y seguir creciendo en conocimiento. Las máquinas reemplazarán las tareas que son más tediosas al principio. El hombre tiene esta imaginación de poder encontrar una solución a algo que nunca ha visto antes, que las máquinas todavía están lejos. Entonces los primeros trabajos que harán o que están haciendo son los que tienen una pauta, en donde tienes que hacer esto, esto y esto. Un ejemplo son las dictadoras, ya las dictadoras están facilitando el trabajo a las secretarias. Hay programas que son capaces de hacer la voz en off para un comercial. Lo hacen perfecto, porque detectan la entonación, las pausas y los tildes.
– ¿Qué cosas que hacen los humanos nunca van a poder ser reemplazados por las máquinas?
– Tener empatía, todas esas cosas que son más del sentir y de la imaginación, es lo que hace a los humanos muy grandes. Hacer sentir bien a otro a través de la conversación y del escuchar a los demás. Hay robot que pueden hacer eso y se ven igual, entonces las personas dicen que les encanta conversar con ellos porque sienten que los escuchan, pero no existe una conexión real. La interacción y los sentimientos que se pueden generar entre dos humanos, es algo que la máquina no puede generar, aunque intente imitar al hombre. Tampoco pueden imitar las conexiones que tenemos con otros animales, porque un perro robot nunca nos va hacer sentir como lo hace uno de carne y hueso. Hay un montón de acciones que pueden ser imitables, pero los sentimientos y las acciones son muy impredecibles, en ocasiones, improvisadas, eso nunca lo va a poder lograr una máquina.
– ¿Te hacen sentido las leyes de la robótica que creó Isaac Asimov?
– Es mi autor favorito, me he leído todos sus libros. Este tipo es un genio. Todo lo que él inventó en relación con eso es maravilloso, y hace mucho sentido. Él conocía la historia de la humanidad, y como nos vamos comportando cíclicamente a través de la historia. Él escribió una historia de detectives súper entretenida, eran dos detectives, un humano y un robot. El robot se convierte en el personaje más importante en todas sus historias, porque tiene el pensamiento de que para que los humanos confiaran, esta responsabilidad de ser un detecte tenía que seguir unas normas súper claras. La principal era no dañarás a un humano, no importa lo que pase. Cuando la historia avanza, después de muchos libros le agregan la ley cero. Aquí viene esta contradicción, porque la ley cero decía no dañarás a la humanidad. Con esta ley el robot entendía que podía dañar a hombres, si era con el fin de cuidar a la humanidad. Entonces esta ley que parece ser muy simple, quiere decir que harás todo para que la humanidad siga adelante. Todos los robots que hemos visto en la ciencia ficción se guían con esta ley, porque el principal enemigo de la humanidad es el hombre. Esta es una contradicción extraña, pero podría llegar a pasar, porque un robot se puede dar cuenta que, para ayudar a la humanidad, hay que eliminar a varios humanos. No va a pasar en un futuro cercano, pero el día que la máquina pueda pensar sola, se va a dar cuenta que los tóxicos del mundo somos nosotros.
