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.
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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”. 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. “Mi trabajo se resume en lo que es el tratamiento masivo de datos, particularmente de imágenes, mediante inteligencia artificial”, resume Esnaola.
Puntualmente, el proyecto apunta a reconocer las imágenes que provienen de los centros de monitoreo con las cámaras que tiene la ciudad de Junín. "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", plantea.
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. “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”.
En rigor, la inteligencia artificial está inspirada en la biología, ya que funciona 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", ilustra el docente.
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”.
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En este contexto, surgen cuestionamientos éticos respecto del desarrollo de la inteligencia artificial. Para Esnaola, "deben realizarse regulaciones y no dejar en manos de unos pocos decisiones que podrían afectar a muchos. Éstas 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".