Antonio Torralba: el español que mueve los hilos de los algoritmos en el MIT

Antonio Torralba puede presumir de estar en la cresta de la ola de la innovación mundial. Hasta hace poco era codirector del laboratorio MIT-IBM Watson AI Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y director inaugural del ambicioso MIT Quest For Intelligence: una iniciativa que nació desde la presidencia de la institución -de la mano de Rafael Reif- con el objetivo de entender qué es la inteligencia y cómo funciona el cerebro humano a nivel cognitivo.

Hace un año, Torralba tuvo que dejar ambos cometidos para dedicarse a otro proyecto clave para el MIT: dirigir su nueva Facultad de Inteligencia Artificial y Toma de Decisiones (la AI+D Faculty). Paralelamente, sigue dedicando una gran parte de su tiempo a la investigación: su gran pasión. Y lo hace nada menos que en el laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT: el mítico CSAIL.

Torralba podría presumir de todas estas cosas pero no lo hace. Y además está siempre dispuesto a dedicar parte de su escasísimo tiempo libre a la divulgación. Atiende a D+I en formato videoentrevista desde su improvisado despacho en su hogar en Cambridge (Massachusetts, EE.UU). El mismo despacho desde donde dicta conferencias y clases, coordina investigaciones, realiza tutorías y prepara el que será el primer Grado en Inteligencia Artificial y Toma de decisiones del MIT.

Ese grado será la materialización del abordaje de la inteligencia artificial (IA) como unidad académica, y no únicamente -como hasta ahora- como materia distribuida entre diferentes áreas o como centro de investigación. Parte de su trabajo consiste en contratar nuevo profesorado y definir el currículo: el contenido de esa nueva graduación, que es uno de los objetivos prioritarios detrás de la creación de la AI+D Faculty. “No se trata de coger asignaturas de aquí y allí y combinarlas, sino de definir cuáles son los fundamentos que tiene que conocer un investigador o ingeniero en este ámbito y en qué disciplinas se debe ir especializando, sin poner como condición que tengan que ser asignaturas preexistentes”, explica.

Para llegar a ello ha compuesto un comité de investigadores que trabajan en diversas áreas: robótica, teoría de control y procesado de señal, visión por ordenador, computación gráfica, lenguaje natural, teoría del aprendizaje automático e impacto social. “Por el momento estamos definiendo las asignaturas con las que queremos experimentar”, afirma.

El sentido del tacto va a ser esencial en la robótica del futuro

Una de esas asignaturas experimentales es el Álgebra Lineal. Su aproximación a esta no es desde el punto de vista matemático tradicional sino basándose en ejemplos de problemas reales de la IA. “Eso le da una perspectiva más moderna en la forma de aprender los conceptos, que además ayuda entender muy bien estructuras a veces abstractas y complicadas”, señala.

En principio, esta y otras materias experimentales empezarán formando parte de otros grados -por ejemplo el de Informática- con el objetivo de que en un momento dado formen un grado único. “Me gustaría tener un primer prototipo sólido de este primer grado para verano de 2021. Será algo que irá evolucionando con el tiempo, ya que en el MIT hay mucha flexibilidad para definir nuevas asignaturas y cambiar su contenido”, asegura el investigador.

Antonio Torralba, investigador español del MIT

La nueva facultad ofrece un hogar a todos los profesores y profesoras que trabajan en áreas de IA y toma de decisiones. Entre ellas se incluye también una perspectiva ética de la tecnología. “Queremos incorporar estudios sobre impacto social y ética no como una sola materia sino como ejercicios en prácticamente todas las asignaturas. Asegurar que estas cubran los aspectos de impacto social relevantes que les corresponden”, comenta. “Además -añade- habrá alguna asignatura en la que este será directamente el tema de estudio”. Por ejemplo, Equidad del Aprendizaje Automático, para el diseño de algoritmos justos, imparciales y equitativos.

Torralba asegura que esta nueva facultad intenta dar respuesta a la demanda de los estudiantes “que quieren un currículo más amplio”. ¿También a las demandas del mercado? “Tenemos en cuenta el mercado y las necesidades corporativas pero eso no define el contenido del currículo. En el fondo, las cosas que enseñamos no están lejos de lo que las empresas necesitan. Las compañías estadounidenses tienen un perfil tecnológico muy alto y por ello los estudiantes necesitan todo lo que les vamos a enseñar, no hay nada demasiado abstracto o teórico”, señala.

IA con sentidos

Su laboratorio -dice- no ha parado de trabajar a pesar de la pandemia. Como tema general, Torralba intenta construir sistemas que aprendan de una forma similar a como lo hacen las personas. “Sobre todo que, o bien no necesiten muchos datos, o bien estos no deban anotarse manualmente”, acota.

El investigador trabaja sobre la base de que uno de los fundamentos del aprendizaje humano -o de cualquier sistema biológico- es que tenemos muchos tipos de mecanismos perceptuales. “La interacción de los sentidos da mucha información sobre el entorno. El pensamiento simbólico también es muy importante pero probablemente sea la capacidad sensorial lo que realmente nos hace tan diferentes de las máquinas”, hipotetiza.

En su laboratorio, el Torralba Lab, trabajan en desarrollar diferentes sentidos de forma artificial. Por ejemplo, el tacto: un sentido que el investigador considera especialmente importante. “La piel humana es una gran cámara”, afirma. Por eso están desarrollando un guante que funcione como una piel que permita percibir el tacto en grandes superficies. “Hasta ahora se han desarrollado sensores muy sensibles para zonas muy pequeñas como la punta de los dedos. El guante te permite ampliar esa sensibilidad a toda la mano y entender las propiedades físicas de lo que está tocando o cogiendo”, explica.

Video 3 from Subramanian Sundaram on Vimeo.

El problema que quieren resolver con ello es la imposibilidad de las máquinas de entender los objetos. “La forma que tiene una máquina actualmente de aprender a reconocer un objeto es viendo imágenes de ese objeto. Pero la mayoría de objetos están definidos no por la forma que tienen sino por lo que puedes hacer con ellos. Entenderlos requiere conocer cómo se pueden deformar, cuánto pesan, qué pasa si les das la vuelta, qué velocidad adquirirán al lanzarlos… En definitiva, cómo reaccionan a la manipulación”.

Torralba señala que estas investigaciones tienen numerosas potencialidades prácticas para cualquier tipo de manipulación fina de objetos. “El sentido del tacto va a ser esencial en la robótica del futuro”, asegura. Ellos mismos, en su laboratorio, investigan en colaboración con personas que trabajan en procesos de fabricación y robótica.

Del Comecocos a Los Sims

Otro de sus proyectos -GameGAN- lo han realizado junto con la multinacional Nvidia. Emplea redes neuronales GAN (un tipo de algoritmo capaz de reproducir imágenes que parecen muy realistas) para configurar un sistema que aprende a imitar videojuegos. “Graba la pantalla y el teclado del ordenador en interacción con el jugador y así aprende a generar  las imágenes y las respuestas a las acciones de la misma forma que lo haría el juego”, explica.

Es decir, el sistema reproduce el juego -por ejemplo, el Comecocos- sin que este esté codificado en sus algoritmos. “Ha aprendido a dibujar los diferentes segmentos y también cómo responder a los comandos e instrucciones a través del teclado”, detalla. En el fondo, lo que busca con ello es llegar a crear un sistema “capaz de predecir cómo el mundo reacciona a lo que tú haces: qué factores dependen de tus acciones y cuáles no”. “Es -dice- lo que trata de hacer la inteligencia: entender qué parte del mundo se modifica porque tú has intervenido en él”.

España tiene muy buena base para destacar en inteligencia artificial

En la misma línea, su equipo investiga también cómo desarrollar sistemas capaces de interpretar lo que está pasando en el mundo real y realizar tareas como asistente del hogar o sanitario. Es lo que han hecho en Virtual Home: han creado un hogar virtual “similar al videojuego Los Sims” donde usuarios humanos controlan un avatar que se puede mover por la casa y realizar diferentes tareas y un algoritmo de IA controla otro avatar que pretende servir de ayuda.

Es un simulador de entrenamiento para la IA mediante dos fases. La primera es de aprendizaje: el personaje principal realiza una serie de tareas mientras la IA observa y empieza a aprender cuál es el espacio de objetivos que ese personaje puede tener, qué tipo de limitaciones tiene, etc.

La segunda fase se presenta como desafío: la IA tiene que descubrir qué está intentando hacer el personaje y qué tiene que hacer para ayudarle. Además, debe hacerlo sin interferir. Por ejemplo, si el avatar principal está poniendo la mesa, el controlado por IA podría darse cuenta de que faltan servilletas y ponerlas.

La idea detrás de este experimento es que un sistema que aprende en un entorno virtual suficientemente realista puede ser exitoso en el mundo real. No obstante, Torralba reconoce que hay un “gran salto grande entre el mundo real y el simulado”. “Parte de nuestro trabajo es hacer este último más sofisticado para que los algoritmos puedan transferir su aprendizaje al mundo real”, comenta.

Para todas estas y otras investigaciones que su laboratorio tiene en marcha, el investigador destaca la importancia de contar con equipos diversos “La inclusión y la diversidad son fundamentales para encontrar maneras diferentes de pensar y de resolver problemas”, destaca.

La entrevista con Torralba concluye hablando de España. El investigador es miembro del Consejo Asesor de Inteligencia Artificial de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) y ha participado en la elaboración de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial presentada la pasada semana por el presidente Pedro Sánchez. ¿Cree que España puede liderar en esta materia? “Liderar requiere muchos años. Lo primero es ser bueno, y España tiene muy buena base para ello”, afirma.

Parte de dicha estrategia consiste en la atracción de talento global en IA. ¿Volvería él a España? “Sí. Volvería si se diesen circunstancias interesantes”, responde Torralba, que no descarta que eso sea posible.