Geoffrey Hinton, el hombre que enseñó a pensar a las máquinas

Una inteligencia artificial hubiera hecho mejor esta entrevista? "No. No antes de 30 años; después, quién sabe". Es la respuesta a la última pregunta que El Independiente le propone a Geoffrey Hinton (Winbledon, 1947). Tataranieto de George Boole, es considerado padre de las redes neuronales modernas. Máquinas capaces de aprender. Sistemas que identifican imágenes, dan vida a coches autónomos o traducen idiomas automáticamente.

La robótica y la inteligencia artificial parecen anticipar una edad de oro llena de avances. Poco antes del nuevo furor por las máquinas pensantes, Hinton fue fichado por Google junto a todo su equipo, en 2013. Este profesor de la Universidad de Toronto acaba de recibir el premio Fronteras del Conocimiento BBVA de las Tecnologías de la Información por sus avances en retropropagación.

"La inteligencia artificial no es una promesa, es ya una realidad cotidiana", en referencia a los asistentes personales como Siri o los traductores en línea. "Estamos hablando de aprendizaje profundo que está trabajando en nuestros móviles a diario, ha venido para quedarse". Para ello hemos tenido que esperar más de medio siglo.

Fue en 1956 cuando se fundó el programa de la inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon. La llamada Conferencia de Dartmouth fue el escenario que retrataba perfectamente el ambiente optimista de unos EEUU lanzados a conquistar el espacio.

Los aliados habían ganado la II Guerra Mundial, en buena medida por los trabajos en el campo del cifrado automático y la computación de la mano del matemático inglés Alan Turing. En Dartmouth apostaron a que los ordenadores y los robots darían el salto a los hogares en una década. Pero la llegada de internet se cruzó por el camino.

Hoy estamos lejos de vernos acompañados por androides, pero internet es ya un servicio universal, como la luz o el agua. Y su uso masivo ha favorecido el aprendizaje de las máquinas.

Rememora Hinton que "cuando empezamos con los estudios en retropropagación (neuronas que aprenden de sus errores) a finales de los ochenta, aquello no funcionó tan bien como esperábamos y no sabíamos por qué. Ahora tenemos un millón más de veces de capacidad de procesamiento (ordenadores más potentes) pero, sobre todo, muchísimos más datos (recogidos por millones de sensores en tiempo real, como los móviles)". Hace dos años, un estudio calculó que los humanos habíamos producido 5 Zb (5 mil millones de teras).

En nuestros cerebros la red neuronal es potentísima. Con el tiempo, todo lo humano lo podrán hacer las máquinas"

¿Cómo aprende una máquina? "Como un humano". Hinton es psicólogo cognitivo. "Mi trabajo original era saber cómo funciona el cerebro, la mejor máquina". En lugar de destripar sesos y mirar dentro, decidió construir uno a base de neuronas artificiales. Es lo que llamamos redes neuronales. Y les enseñó a que aprendieran solas.

"En nuestros cerebros la red neuronal es potentísima. Ella trabaja para nosotros. No veo por qué una red en un ordenador no puede hacer lo mismo. Con el tiempo, todo lo humano (cognitivamente) lo podrán hacer las máquinas".

¿Todo lo humano? Hay dos cosas que tradicionalmente se le han atragantado a los robots: el lenguaje natural, particularmente la ironía, y las emociones. Los dos conceptos son resbaladizos para Hinton. Puesto que los humanos "a veces también somos bastante malos identificándolos".

Propone un reto: "Si fuera capaz de simular cada una de las neuronas de tu cerebro y conectarlas correctamente, entonces en la medida en que pillas un chiste o ironía, este sistema (artificial) también las pillaría".

¿Debemos decirle a una máquina cuándo reír? ¿Programamos un robot para que lo haga? "Cosas como el lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes, por ejemplo, no son programables a mano". Es entonces cuando hay que hacer que los ordenadores aprendan. Como aprende un corrector automático de nuestro estilo y vocabulario a partir de nuestras conversaciones en WhatsApp. Cada vez programaremos menos.

"Estudiar idiomas será útil sólo por gusto personal"

A este nivel, empiezan a deslizarse los dilemas y surge la eterna duda sobre qué es lo esencialmente humano. Hinton cree que hacérsela así tiene algo de trampa. "Para empezar, tendríamos que tener una definición de 'lo humano' que se distinga de otra cosa. Por ejemplo, somos humanos en tanto a nuestras cualidades frente (al resto de) animales. Se suele decir que el lenguaje es una de esas cualidades, pero vamos descubriendo que hay animales con ciertos razonamientos lógicos y se comunican con complejos lenguajes, como el de las abejas o, más aún, los delfines".

Ya hay abejas robóticas, entre una pléyade de bichos voladores en forma de minidrones. Y aquí Hinton se pone tajante: "Hay que prohibirlos si tienen fines militares". Ni robocops, ni HAL-9000. Los aviones no tripulados, "esa sí que es una verdadera amenaza del siglo XXI". Y ahí no hay Leyes de la Robótica que valgan.

Los robots y las inteligencias artificiales doblan su productividad cada cuatro años

Sobre los robots y las inteligencias artificiales, en general, sobrevuela siempre otra sospecha: nos quitan el trabajo. Ciertamente, ellos doblan su productividad cada cuatro años, frente a la combinación humano-máquina, que lo hace cada diez. Sus expedientes suelen ser infalibles.

Los títulos de idiomas puede que se caigan de nuestros currículos. "En 20 o 30 años estudiar un idioma será sólo útil por mero gusto personal, pero no necesario". La traducción e interpretación simultánea será normal en las predicciones de Hinton y seguramente algo como los auriculares inalámbricos en red nos susurren mecánicamente lo que nuestro interlocutor quiere decirnos en su idioma. "Será como multiplicar mentalmente números grandes, ¿quién quiere tener esa habilidad si tenemos una calculadora a mano?".

En ese escenario, los humanos sumamos una desventaja competitiva extra: tenemos derechos. Las máquinas carecen de ellos. Tampoco tienen moral "ni autoconciencia; al menos las que reconocen imágenes o voz. Algunas redes neuronales, puede que sí, pero los (habituales usos) actuales no".

¿A qué se parecerá entonces el futuro? ¿Será un mundo lluvioso de distopías, nuevos dilemas y sobreabundancia informativa? Hinton no se atreve a hacer un pronóstico definitivo: "Si me hubieran preguntado hace 10 años cómo imaginaba el mundo del presente, ni podría haber soñado con lo que tenemos hoy".

"Lo que sí me arriesgo a pronosticar es que en diez años los vehículos sin conductor estarán por todas partes, es más, creo que ocurrirá en cinco años".

Me arriesgo a pronosticar que en cinco años los coches autónomos estarán por todas partes"

El profesor no hace un uso especialmente exótico de la inteligencia artificial en su vida. Tiene un smartphone al uso y confiesa que va a empezar a utilizar Google Assistant, "utilidad que va a mejorar mucho en breve", confiesa mientras mantiene con El Independiente esta conversación a través de otro de los servicios de su compañía, Google Hangouts.

La firma de Mountain View es dueña de Deep Mind, su empresa de inteligencia artificial que saltó a la fama por ganar la primera partida de Go a un humano o aprender a jugar videojuegos. Se alimenta de nuestras interacciones a través de múltiples servicios de Google y ha empezado a hablar. La humanidad es su inspiración y entrenadora involuntaria.

Llegados a este punto, ¿a quién deberían pertenecer las inteligencias artificiales que dominarán el mundo? Hinton, que no descarta futuros dilemas, responde lacónica y contundentemente con las palabras de moda: "en principio, to the people", "al pueblo".