Bernhard Sch?lkopf: ¡°Europa liderar¨¢ la carrera de la inteligencia artificial si imita a Silicon Valley¡±

A Bernhard Sch?lkopf (Stuttgart, 1968) siempre le ha preocupado c¨®mo aprenden las m¨¢quinas. La forma en que el machine learning permite a la inteligencia artificial llegar a unas conclusiones determinadas. El principal problema, seg¨²n su investigaci¨®n de los ¨²ltimos 10 a?os y por la que recibi¨® este mi¨¦rcoles el premio de la Fundaci¨®n BBVA Fronteras del Conocimiento junto a Isabelle Guyon y Vladimir Vapnik, radica en que esta tecnolog¨ªa es muy eficaz cuando se repiten patrones, pero incapaz de trasladar este conocimiento cuando se modifican datos y situaciones, una destreza en la que los humanos son m¨¢s solventes. ¡°La inteligencia artificial no entiende las causas que hay detr¨¢s de relacionar una informaci¨®n con otra. Si un ordenador mejora esta comprensi¨®n, podr¨¢ extrapolar sus conclusiones a problemas desconocidos¡±, explica por tel¨¦fono.

?Por qu¨¦ es tan importante para la inteligencia artificial comprender la causalidad de las situaciones que analiza?

Es una parte de la investigaci¨®n en machine learning poco popular. Partimos de la base de que esta tecnolog¨ªa construye estructuras estad¨ªsticas donde encontrar datos correlacionados que permitan predecir situaciones futuras. Sin embargo, esto no significa que la inteligencia artificial comprenda qu¨¦ causa hay detr¨¢s de sus deducciones. Es como relacionar la tasa de natalidad con el n¨²mero de cig¨¹e?as de un pa¨ªs. Una m¨¢quina te dir¨¢ que donde m¨¢s cig¨¹e?as habiten ser¨¢ m¨¢s probable que haya m¨¢s nacimientos; pero esto no aporta ninguna comprensi¨®n de por qu¨¦ relaciona estos datos¡­ Y no creemos que las cig¨¹e?as traigan a los beb¨¦s, ?verdad?

La Uni¨®n Europea acaba de presentar su estrategia para impulsar la inteligencia artificial. ?Cree que puede competir con Estados Unidos y China?

Estoy contento con este libro blanco que ha presentado. Una de las cosas m¨¢s interesantes es que especifica y habla de la necesidad de atraer y retener talento investigador en Europa. Esto es algo que llevaba tiempo preocup¨¢ndome. Ahora somos buenos en la formaci¨®n, pero perd¨ªamos a los j¨®venes m¨¢s brillantes al final del proceso. Si podemos hacerles ofertas atractivas, en las que unamos entorno emprendedor, investigaci¨®n industrial y formaci¨®n acad¨¦mica, nos ir¨¢ mejor. Creo que podemos liderar la batalla de la inteligencia artificial si nos parecemos a Silicon Valley, donde tienes todo este ecosistema.

?Con qu¨¦ fortalezas cuenta ahora mismo la inteligencia artificial europea?

Tenemos unas universidades potentes y una tradici¨®n acad¨¦mica muy buena. En Europa estamos educando y formando a un n¨²mero sustancial de los mejores estudiantes del mundo. Los estudiantes que tenemos en este campo trabajan en cualquier parte del planeta. En Estados Unidos, por ejemplo, son muy demandados. Si podemos tener las mejores condiciones, creo que daremos la vuelta de la tendencia actual.

P. ?Estos cambios ser¨ªan suficiente como para competir con la inversi¨®n millonaria, tanto p¨²blica como privada, de un pa¨ªs como China?

R. Quiz¨¢s no podamos competir en t¨¦rminos de financiaci¨®n y dinero, pero a lo mejor no hace falta. No tenemos por qu¨¦ copiar todo lo que hagan en China. En Europa tenemos un background cultural diferente. Nuestra sociedad es diferente, m¨¢s abierta. El tipo de inteligencia artificial que construyamos puede ser un poco diferente porque estar¨¢ fabricado por gente que vive en un ambiente distinto. Tenemos otros valores, lo que puede significar que haya una diferencia con respecto a la calidad.

P. ?Se refiere a una especie de sello de calidad que diga ¡°Machine learning fabricado en Europa¡±?

?La gente confiar¨ªa en esta tecnolog¨ªa solo por esta especie de etiqueta. Confiar¨ªa m¨¢s en los datos que obtenga, sin ir m¨¢s lejos. El machine learning necesita muchos datos y las compa?¨ªas europeas, por ejemplo, no ceder¨ªan esta informaci¨®n vulnerando derechos. Lo har¨ªan de una forma diferente a como puede ocurrir en China. Es como si hubiera un modo europeo de trabajar, que es totalmente necesario cuando hablamos de inteligencia artificial. No tendr¨ªa sentido copiar las formas de trabajo chinas o estadounidenses.

?Entonces, ?bastar¨ªa con decir que la inteligencia artificial proviene de Europa?

?No podemos centrarnos solo en esto. Si tenemos buenos estudiantes y excelentes investigadores, tambi¨¦n podemos competir tecnol¨®gicamente. Nuestra ambici¨®n debe ser competir cient¨ªficamente. Muchos de los problemas espec¨ªficos de machine learning, como la privacidad de los datos, la justicia en la toma de decisiones de los algoritmos y la transparencia en esta toma de decisiones, son problemas cient¨ªficos para la inteligencia artificial moderna. Ser¨ªa interesante que resolvi¨¦ramos estos problemas en Europa. Creo que es natural trabajar esto en nuestro continente porque es algo ligado a nuestra cultura.

?Le preocupa la falta de normas ¨¦ticas con respecto a la inteligencia artificial?

Por supuesto que s¨ª. Hay un peligro de que la gente utilice la inteligencia artificial mal, como sucede con cualquier otra tecnolog¨ªa. Siempre puede ocurrir que se emplee para algo negativo. Es dif¨ªcil preverlo. Algunos pueden afirmar que si las guerras se hacen con m¨¢quinas y no con humanos, ser¨¢ bueno porque no se matar¨¢ a ning¨²n humano; pero esto no es tan simple. No sabemos como cambiar¨¢ esto.

?Cu¨¢l es el principal desaf¨ªo que debe afrontar la inteligencia artificial?

Construir sistemas inteligentes que no sean solo buenos en una actividad muy peque?a. Construir sistemas robustos que tengan en cuenta los cambios y sean capaces de transferir este conocimiento a problemas totalmente diferentes. En definitiva, que consigamos una inteligencia artificial m¨¢s vers¨¢til, pero estamos lejos. La mayor¨ªa de lo que hemos conseguido trata de patrones de reconocimiento. Est¨¢ muy bien haber llegado tan lejos, es incre¨ªble este avance por la cantidad de datos que maneja. Nuestra capacidad como humanos para procesarlos no es ilimitada y es probable que una m¨¢quina lo haga mejor que un humano; pero la mayor¨ªa de problemas no son tan simples como reconocer patrones.