4 de diciembre de 2017

#InteligenciaArtificial
Derechos Humanos

Computadoras que aprenden


La simple idea de una red de neuronas creada con una computadora puede parecer desde alocada hasta escalofriante. Sin embargo, se trata de un modelo de desarrollo informático que tiene cerca de setenta años y que en el último tiempo ha crecido en todas sus dimensiones. El docente e investigador de la UNNOBA Leonardo Esnaola decidió incursionar en esta rama de la informática que, básicamente, lo que intenta es desarrollar inteligencia artificial (IA). Esnaola es categórico: “Las computadoras pueden aprender”. Y para confirmar sus dichos está desarrollando un proyecto mediante el cual una red neuronal ayudará a “disparar alertas” en un centro de monitoreo urbano, es decir que esa máquina podrá mirar e interpretar las imágenes que suministren cientos de cámaras de seguridad de una ciudad al mismo tiempo. Por Marcelo Maggio, para El Universitario.


Esnaola desarrolla este proyecto de investigación en la Universidad y tiene por objetivo presentarlo como tesis doctoral en Ciencias Informáticas de la Universidad Nacional de La Plata. “Mi trabajo se resume en lo que es el tratamiento masivo de datos, particularmente de imágenes, mediante inteligencia artificial”, afirma.

-¿Cómo está diseñado el proyecto para analizar las cámaras de vigilancia?

- Lo que planteo es reconocer las imágenes que provienen de los centros de monitoreo con las cámaras que tiene la ciudad, ya que todo el tiempo capturan video. Mi idea es que mediante un modelo de red neuronal se puedan procesar esas imágenes y reconocerlas al igual que lo hace un operador humano. Los operadores, ¿qué hacen? Miran varias cámaras y cuando detectan algo, según su experiencia, emiten una alarma. La red neuronal tendría que poder adquirir ese conocimiento que ellos tienen para, en algún momento, detectar un peligro en los videos, igual que lo haría un personal humano.

-Es decir, la computadora va a aprender en función de la mirada del entrenador. ¿Cuál es el riesgo de reproducir nuestros errores? En este caso los errores podrían ser los estereotipos acerca de lo que significa “peligro”, por ejemplo si usa “gorrita”.

- Cuando vaya a entrenar a la red le tendré que dar ejemplos con etiquetados de hechos considerados peligrosos. ¿De dónde va a provenir esa información? Del personal del centro de monitoreo. Si el personal cree que ver a alguien con gorrita es una situación peligrosa, la red va a aprender que eso es peligroso, y cuando vea una situación similar la va a alertar. La red va a aprender según los parámetros de trabajo del centro de monitoreo que la implemente.

En este último tiempo se expandió la cantidad de datos disponibles para ser procesados por las computadoras. Se acuñó el concepto de big data para denominar a estas enormes bases de datos posibles de ser accedidas y procesadas. “Hoy en día todos los dispositivos están recolectando información, no sólo el celular”, señala Esnaola. Por lo tanto, este auge de internet y de la conectividad colabora con la posibilidad de la existencia de este tipo proyectos autónomos (Ver “Internet de las cosas”, pág. 6). “Para entrenar la red neuronal se necesitan datos, ejemplos. Hace unos años no existían estas cámaras -explica Esnaola- que están todo el tiempo monitoreando la vida cotidiana de la ciudadanía, y es el monitoreo urbano el que posibilita toda esa información”.

Más que una promesa de futuro

Desde la misma creación de las computadoras se planteó la expectativa sobre si iban a poder pensar o comportarse de manera inteligente. El campo de la inteligencia artificial surge a mediados de la década de 1950, pero se enfocó en tratar de resolver cuestiones muy regladas, como jugar una partida de ajedrez, tareas que -aunque son intelectualmente complejas- para una computadora se resuelven mediante un conjunto de reglas simples.

Pero, ¿era posible resolver lo que hacen las personas en la vida cotidiana? Actividades como reconocer un rostro o una voz, necesarias para la vida cotidiana, no son fáciles de procesar para una computadora. “De lo que se ocupa la inteligencia artificial es de construir esa base de conocimientos del mundo de lo intuitivo y así poder resolver acciones diarias”, señala el investigador.

El ejemplo sobre el que trabaja Esnaola es el del reconocimiento de objetos sobre una imagen: “Hay muchos matices del objeto que el ojo humano distingue pero que una computadora no puede. Una red neuronal se alimenta con ejemplos; entonces, en vez de enseñarle a la máquina mediante órdenes, lo que hacemos es darle ejemplos y que aprenda las reglas de ahí. Igual que aprende el humano”.

-¿Cómo funciona una inteligencia artificial mediante red neuronal?

- Hay una inspiración biológica, ya que funcionan sobre la base de lo que implica una neurona del cerebro humano. La neurona tiene sus conexiones y recibe impulsos eléctricos de otras neuronas, a la vez que dispara cargas hacia otras. Se va formando una red en la que las neuronas son excitadas. Las redes tienen una arquitectura en la que uno elige la cantidad de neuronas que formarán la capa de entrada y el resto de capas internas.

Este paralelo con el funcionamiento del cerebro no se da en algo físico, sino que se trata de software, un programa que emula esta idea de trabajo. “Para desarrollar este tipo de redes disponemos de diversas opciones de programación; disponemos de frameworks o entornos de trabajo, que pueden provenir de distintas empresas o laboratorios de desarrollo”, informa.

Otra de las diferencias con el funcionamiento clásico de un programa es el almacenamiento, ya que el conocimiento se guarda dentro de la misma red y no en un soporte externo al del procesamiento. Es decir, se almacena imitando la sinapsis neuronal, por conexión.

La barrera infranqueable

Teléfonos, automóviles, lavarropas, hasta regadores inteligentes, ¿no hay un abuso del concepto inteligencia? ¿Se trata de una alta capacidad de cómputo o de aprendizaje? Para Esnaola se trata de verdadera inteligencia la de las redes neuronales ya que “pueden captar una parte de la inteligencia humana”. Y para despejar cualquier tipo de duda al respecto sentencia: “Esto no es algo que se pueda detener o negar, ya está acá y se está haciendo”.

“Otra discusión es la de si existe o no la conciencia artificial, que también lleva a la pregunta ¿las computadoras pueden tomar el control?”, desliza el docente. Esta temática fue llevada al cine en el film Transcendence (2014) que postula una distopía en la que una red neuronal logró llegar a la toma de conciencia, aunque para Esnaola se está realmente “lejos de eso”. “Que las computadoras tomen decisiones por iniciativa propia es una cosa distinta al aprendizaje”.

-¿Ustedes se plantean alguna pregunta ética en relación a los desarrollos de inteligencia artificial?

- Algunos tratan de escapar al desarrollo de “conciencia artificial”. Otros, como Elon Musk [CEO del grupo Tesla], proponen generar serios marcos regulatorios mundiales, debido a que es un tema que, según él, puede “poner en riesgo la existencia de la civilización humana”. En relación a la ética también hay casos prácticos. Por ejemplo, al automóvil autónomo se lo entrena para que pueda conducir, pero, ¿qué pasa si el auto tiene que elegir entre chocar contra una persona y matarla porque se quedó sin frenos, o hacer una maniobra de esquive y matar a los ocupantes del auto? Ese tipo de decisiones se han programado mediante preguntas a la gente vía internet. Hay cuestiones éticas que en algún momento se tienen que enfrentar, y esa es una manera de decidir, mediante la encuesta o la emulación de lo humano. Pero sí, deben realizarse regulaciones y no dejar en manos de unos pocos decisiones que podrían afectar a muchos, sino que deberían surgir después de debates rigurosos y de consensos realizados por expertos en diversas disciplinas, con los ciudadanos, y así plantear qué cosas sí estarían permitidas y qué cosas prohibir.


PERFIL

Leonardo Martín Esnaola, egresado de la carrera de Licenciatura en Sistemas de la UNNOBA en el 2012. Es docente en las materias “Gestión de proyectos” y “Sistemas inteligentes” en la Escuela de Tecnología de la UNNOBA. Actualmente cursa el doctorado en Ciencias Informáticas de la Universidad Nacional de La Plata. Desarrolla una investigación en inteligencia artificial en el marco del proyecto “Informática y Tecnologías Emergentes” en el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología de la UNNOBA (ITT). “Mi tesis doctoral se resume en lo que es el tratamiento masivo de datos, particularmente de imágenes, mediante inteligencia artificial”, afirma.




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