La Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria premia a 3 estudiosos por educar a las máquinas la habilidad humana de clasificar datos

La Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria premia a 3 estudiosos por educar a las máquinas la habilidad humana de clasificar datos

El Premio Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación ha sido concedido en su duodécima edición a Isabelle Guyon, Bernhard Schölkopf y Vladimir Vapnik, por sus “contribuciones esenciales al aprendizaje automático”, asevera el acta del jurado. Los métodos que han desarrollado en inteligencia artificial están contribuyendo a la “transformación de nuestro planeta rutinario, mejorando campos tan diferentes como el diagnóstico médico, la visión por PC, el procesamiento del lenguaje natural y la vigilancia del cambio climático”.

“Vapnik, Guyon y Schölkopf han llevado a cabo de forma conjunta una investigación que trasciende las fronteras tradicionales de las ciencias de la computación, y merecen figurar entre los renovadores de mayor impacto a escala mundial”, agrega el acta.

Los premiados han desarrollado métodos a fin de que los ordenadores adquieran una habilidad humana básica y crucial: reconocer patrones en grandes cantidades de datos, y poder de esta forma clasificarlos en categorías. El propósito es que la máquina aprenda desde abundantes ejemplos.

Vapnik y Guyon, concretamente, crearon las llamadas Máquinas de Vectores Soporte (SVM, por sus iniciales en inglés), y Schölkopf fortaleció todavía más estas herramientas matemáticas aplicando los llamados métodos de núcleo (kernel), que dejan establecer categorías considerablemente más concretas y por lo tanto multiplican las aplicaciones. Estos modelos representan el día de hoy “uno de los primordiales paradigmas en aprendizaje automático, tanto desde el punto de la investigación como en las aplicaciones”, destaca el jurado.

Merced a las SVM y los métodos de núcleo (kernel), las máquinas inteligentes pueden el día de hoy ser entrenadas para clasificar conjuntos de datos con una precisión humana o bien, a veces, aun mejor. Esto les deja reconocer desde la voz y la escritura hasta semblantes, células cancerosas o bien usos fraudulentos de una tarjeta de crédito.

Las SVM se emplean hoy en día en genómica, en investigación del cáncer, en medicina neurológica, en la interpretación de imágenes médicas –diagnóstico por imagen– e inclusive en la optimización de tratamientos contra el sida. Asimismo se aplican en la investigación del tiempo, en geofísica y en astrofísica.

Últimamente Schölkopf, directivo del Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes, en Tubinga (Alemania), ha aplicado estos métodos para examinar los datos del satélite de la NASA Kepler dos, y ha hecho posible de este modo el descubrimiento de veintiuno planetas extrasolares, uno de los que, además de esto, cuenta con una atmosfera en la que por vez primera se han hallado rastros de vapor.

Como explica en su carta de nominación Martin Stratmann, presidente del Instituto Max Planck, el aprendizaje automático es una disciplina central en la inteligencia artificial moderna, y consiste en “el estudio de de qué forma extraer patrones y regularidades desde los datos empíricos”. Vapnik, Guyon y Schölkopf son “los 3 científicos que han forjado el campo del aprendizaje automático”, asevera Strattman.

Máquinas que aprenden “a partir de ejemplos”

Los 3 premiados se conocieron en los Laboratorios Bell estadounidenses a inicios de los años noventa. Sus bagajes eran muy diferentes. Vapnik, natural de la vieja URSS en mil novecientos treinta y seis, había trabajado en el Instituto de Ciencias del Control en la ciudad de Moscú hasta mil novecientos noventa, y así como su pupilo Alexey Chervonenkis –fallecido en 2014– había sentado las bases matemáticas de los métodos de reconocimiento automático de patrones. En nuestros días “a Vapnik se le considera una historia de leyenda viva en el área de aprendizaje automático”, apunta el acta.

Isabelle Guyon (París, Francia, mil novecientos sesenta y uno) era estudiosa postdoctoral cuando conoció a Vapnik en mil novecientos noventa y uno, y juntos crearon el primer procedimiento probado para clasificar datos de forma inmejorable, las máquinas de vectores soporte. En mil novecientos noventa y cuatro se unió a la cooperación el entonces estudiante de doctorado de Vapnik, Bernhard Schölkopf (Stuttgart, Alemania, mil novecientos sesenta y ocho), que extendió las aplicaciones de las SVM.

Como explicó el día de ayer por teléfono Vapnik al conocer el fallo, “el inconveniente esencial en inteligencia artificial es conseguir que la máquina reconozca y distinga objetos, como distinguir entre hombres y mujeres, o bien entre diferentes diagnósticos médicos. No puedes administrar a la máquina la regla para hacerlo, la máquina debe aprender esa regla. La máquina de vector soporte se desarrolló exactamente para conseguir esta meta. La meta de todos estos métodos en el aprendizaje automático es sencillamente que una máquina aprenda desde ejemplos”.

“El aprendizaje automático está en la base de prácticamente todas las aplicaciones comerciales actuales de la inteligencia artificial, y es una tecnología que proseguirá expandiéndose considerablemente más en el futuro”, aseguró Vapnik, para quien “ha sido una gran sorpresa ver cuánto se ha desarrollado el campo en las últimas décadas”.

El premiado recordó asimismo el inconveniente que dio origen a toda el área, “hace más de cincuenta años” en la URSS: se le había pedido “resolver un pequeño inconveniente práctico para distinguir el petróleo del agua, y conseguir de esta forma una mayor precisión al efectuar prospecciones basadas en observaciones geológicas”.

En pos de las relaciones causa-efecto

Si bien sus trayectorias se han separado, los 3 premiados han seguido cooperando. Particularmente, Guyon y Schölkopf estudian en el que se considera uno de los inconvenientes vitales del área: identificar en un bosque de datos no solamente las relaciones estadísticas, sino más bien las relaciones de causalidad. Avanzar en este terreno dejaría determinar, por servirnos de un ejemplo, si una mutación genética es causa de un cáncer, o bien consecuencia.

“Trabajando de forma independiente y conjunta, Schölkopf y Guyon han conseguido avanzar en la ciencia de la causalidad, desvelando relaciones de causa-efecto en los datos observados, un inconveniente considerado por muchos insoluble”, señala el acta.

Contactado el día de ayer tras el fallo, Schölkopf explicó de qué manera su investigación en las relaciones de causalidad condujo al descubrimiento de los exoplanetas: “Teníamos un modelo causal para distinguir entre las señales que procedían de la estrella y sus planetas, y las del estruendos producido por el propio instrumento. Con este modelo conseguimos quitar el estruendos y determinar qué señales eran las que verdaderamente procedían del espacio”.

Amante de la astronomía desde pequeño, Schölkopf no oculta su satisfacción por que uno de los veintiuno nuevos exoplanetas detectados con su ayuda se halla en la zona habitable y tenga una atmosfera con vapor.

Por su lado Guyon ha fundado organizaciones educativas no lucrativo, ha investigado en proyectos financiados por crowdsourcing y ha trabajado en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la optimización de la red eléctrica.

El futuro de la IA

Tanto Vapnik como Schölkopf aseguran que la transformación impulsada por la Inteligencia Artificial no ha hecho más que iniciar, y que muchas de las labores en la actualidad efectuadas por humanos van a ser desempeñadas por máquinas. Mas eso no quiere decir que vaya a haber máquinas más inteligentes que las personas.

“La máquina ya ha excedido al humano en el reconocimiento de muchos patrones, por servirnos de un ejemplo, habitualmente de diagnóstico médico, o bien al reconocer rostros”, asevera Vapnik. “Pero para mí eso aún no quiere decir que la máquina sea inteligente. La inteligencia es más que eso y solo ahora estamos comenzando a entender lo que es”.

Schölkopf, por su lado, coincide con en que “todavía estamos lejísimos de que una máquina sea más inteligente que el ser humano”. Es cierto, apunta, que “si nos fijamos en aplicaciones específicas, como jugar al ajedrez o bien al Go, o bien aun el reconocimiento óptico de determinadas cosas, como el diagnóstico del cáncer de piel, en un caso así las máquinas pueden ser superiores a los humanos”. No obstante, de la misma manera que Vapnik, Schölkopf no piensa que esta capacidad para reconocer patrones “realmente deba definirse como inteligencia”, en tanto que “se trata más bien de la competencia en una labor limitada muy concreta”.

“Lo interesante de nuestra inteligencia”, remarca Schölkopf, “es que podemos jugar al Go y después levantarnos a hacer la cena, al paso que una máquina no puede hacer esto”. Desde esta concepción general de la inteligencia, el científico alemán estima que “hoy todas y cada una de las máquinas son considerablemente más estúpidas que los humanos”. No obstante, los avances del aprendizaje automático son suficientemente notables para que Schölkopf considere “una preocupación lícita que en el futuro estas tecnologías puedan convertir el mercado laboral”, y por lo tanto que “deberíamos comenzar a meditar ahora sobre ello”.

Sobre los Premios Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria Fronteras del Conocimiento

La Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria tiene como foco de su actividad el promuevo de la investigación científica y la creación cultural de excelencia, como el reconocimiento del talento.

Los Premios Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria Fronteras del Conocimiento, creados en dos mil ocho, reconocen y también estimulan contribuciones de singular impacto en distintos campos de la ciencia, la tecnología, las ciencias sociales y las humanidades, aportaciones que han mostrado una singular capacidad de ampliar significativamente el campo de lo conocido, hacer surgir nuevos paradigmas y campos del conocimiento. Sus 8

categorías son expresión del mapa del conocimiento del siglo veintiuno, englobando la investigación básica en Física, Química y Matemáticas, la Biología y la Biomedicina, las Tecnologías de la Información y la Comunicación, las Humanidades y las Ciencias sociales, la Economía, Finanzas y Administración de Empresas, la Ecología y Biología de la Conservación, el Cambio climático y un área de las artes particularmente renovadora como la música. Cada una de sus 8 categorías está dotada con cuatrocientos euros, un diploma y un símbolo artístico.

En la evaluación de las nominaciones recibidas, provenientes de numerosas instituciones y países, la Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria cuenta con la cooperación dela primordial entidad pública de España de investigación, el CSIC. La Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, conjuntamente con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, designa Comités Técnicos de Apoyo que realizan una primera valoración de las candidaturas, elevando al jurado una propuesta razonada de finalistas. El CSIC designa asimismo la presidencia de cada uno de ellos de los jurados, integrados todos ellos por especialistas de reconocido prestigio en el pertinente campo.

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