Iñaki Inza: "És un gran repte donar visibilitat i mobilitat a les màquines"
Iñaki Inza: "És un gran repte donar visibilitat i mobilitat a les màquines"
El concepte d'intel·ligència artificial va ser creat en 1956 per diversos "amants" estatunidencs. I el seu objectiu i mirall era l'home. No obstant això, tant ells com nosaltres, que actualment treballem en intel·ligència artificial, ens hem adonat de les dificultats que té la transferència a les màquines d'aquesta mesura d'intel·ligència humana. Hem vist que el repte és enorme.
No obstant això, quants anys hi ha en la història de la humanitat? Res. Qui sap què veurem encara i què veuran les generacions esdevenidores.
La intel·ligència artificial pot definir-se de dues formes. Seria el primer a intentar transferir la intel·ligència i les capacitats humanes a màquines, ordinadors, robots, etc. No obstant això, existeix una altra branca de la intel·ligència artificial, d'importància i actualitat comparable a l'anterior. A vegades les matemàtiques no són capaces de resoldre molts dels problemes que tenim en l'anàlisi de dades. Per què? Potser no som capaços d'escriure equacions, de definir formalment el problema o de fer derivades. Per a poder resoldre aquest tipus de problemes, la intel·ligència artificial ha proposat observar com resol la naturalesa en el seu entorn. I des d'aquesta inspiració proposa diferents tècniques. Hi ha una paraula màgica en la intel·ligència artificial per a expressar-ho: heurístic. És a dir, la intel·ligència artificial proposa diversos heurístics per a resoldre d'alguna manera aquests problemes d'una manera elegant i eficaç.
Hi ha molts altres. Una tècnica molt coneguda són els algorismes genètics que s'inspiren en la teoria de l'evolució de Darwin. Les millors solucions i les que millor s'adapten al nostre entorn perduren i les pitjors solucions es van rebutjant, eliminant i matant.
I un altre exemple és el nom d'ant colony, les colònies de formigues. Com el seu nom indica, s'inspira en les colònies de formigues: en l'anàlisi de dades es resolen problemes que d'una altra manera no podem resoldre.
Alguns avanços són molt coneguts. Per exemple, l'ordinador Deep Blue d'IBM, que va guanyar al mestre Kasparov en els escacs. Això és història antiga, fa molt temps que no se sent res sobre el Deep Blue, però en el seu moment va tenir una gran repercussió.
Un altre exemple, potser el major exemple aconseguit en termes de robòtica i mobilitat, segons el que jo sap, és un robot de l'empresa Profunda: Asimo. La seva capacitat de mobilitat és espectacular, és realment hàbil. En Youtube es poden veure diversos vídeos. I també es poden trobar vídeos que, passejant pel coixí, es veu caure per les escales d'Asimo. Milers d'euros al trast!
Per exemple, el repte és donar la nostra visió a les màquines, la nostra capacitat de visió. No obstant això, s'han produït grans avanços. L'altre dia vaig veure en un anunci que hi ha cotxes que reconeixen el límit de velocitat a cada moment de la carretera. És sorprenent l'esforç que haurien de fer per a aconseguir-lo, i el fàcil que fem amb els nostres ulls.
Encara aquest gap o marge és enorme. I és un repte enorme transferir aquestes capacitats visuals i de mobilitat a màquines i ordinadors.
Conduir el cotxe de manera automàtica és un repte. I en aquest estudi s'estan ficant grans quantitats de diners.
Hi ha carreres en les quals els cotxes es condueixen automàticament, però per si de cas, per a evitar la desgràcia, es fan en el desert d'Arizona i no a la ciutat.
Perquè hi ha, per exemple, un congrés molt prestigiós, el Robocup, en el qual sobre la base d'alguna cosa que pot ser una simple raresa per a l'ésser humà, intenten aplicar els avanços aconseguits en matèria de mobilitat. Per exemple, realitzen competicions de futbol entre dos equips de robots. El que sembla una ximpleria és un gran repte, i és un banc d'assajos per a testar els avanços que s'aconsegueixen en la mobilitat.
D'altra banda, altres reptes de la intel·ligència artificial es troben en el camp de l'anàlisi de dades, tractant de resoldre els problemes que tenim els éssers humans. El que està molt de moda en l'actualitat és la bioinformática per a combatre els gens, proteïnes i metabòlits desregulats que es troben després de les malalties humanes.
I també s'aplica la intel·ligència artificial en meteorologia per a proposar models meteorològics i fer prediccions meteorològiques; també s'aplica en el disseny d'avions i cotxes; per a fer antivirus i separar spam o escombraries en el correu electrònic. També està tenint molt a dir en les previsions borsàries i financeres. Diverses empreses també ho utilitzen per a enviar propaganda personalitzada. Etc.
Treballem amb persones amb diferents coneixements: biòlegs, metges, químics... i és obligació dels informàtics proposar tècniques d'intel·ligència artificial per a l'anàlisi de dades.
A tot el món s'està invertint molts diners i esforç per a saber quins gens, proteïnes i metabòlits estan desregulats o bojos darrere de cada malaltia. L'exemple del càncer és aquí, clar.
Bé, per a simplificar, el normal és que els biòlegs i metges, d'una banda, obtinguin casos de pacients amb un cribratge i per un altre, facin el mateix amb els quals no el tenen. Existeixen tècniques capaces de donar valor numèric a les proteïnes i gens de les cèl·lules per a realitzar el cribratge, i aquests valors numèrics es comparen mitjançant programes d'intel·ligència artificial per a veure quins gens i proteïnes tenen específicament expressats els pacients. És, en definitiva, un joc numèric.
Sí. De fet, el biòleg o el metge té milers i milers de gens sospitosos. No pot investigar tots per separat. La intel·ligència artificial li facilita el treball i li mostra de forma destacada les proteïnes, metabòlits i gens que poden formar part de la malaltia. En aquest nivell s'ha avançat molt, d'alguna manera la intel·ligència artificial orienta el treball d'aquests metges i biòlegs.
Buletina
Bidali zure helbide elektronikoa eta jaso asteroko buletina zure sarrera-ontzian