Con motivo de su conferencia hace unos días en el ciclo 'Smart Business: Innovación y Valores', que organiza la Cámara de Comercio de Castellón, D+I ha conversado con Michail Bletsas, director de Computación del MIT Media Lab.
En su disertación, titulada 'IoT: Cuando las cosas comienzan a pensar', trata temas alrededor de las aplicaciones y cambios en las actividades económicas, empresariales y sociales que impulsa el despliegue del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) en diversos campos de la producción, logística, transporte o comercio a gran escala, con transformaciones que van a cambiar muchos aspectos de la vida profesional y personal de la mayoría de las personas.
Como el nombre del ciclo indica, no sólo analizan en estas sesiones los cambios económicos y empresariales de dichas transformaciones tecnológicas, también los aspectos éticos y de valores humanos que pueden matizar y orientar positivamente el impacto de estos cambios sobre la vida de las personas.
Para usted, ¿está asociado el 'aumentar las cosas digitalmente' con que sean más 'inteligentes', 'perciban más su entorno' y se acerquen a lo que llamamos 'pensar' como una 'inteligencia extendida'?
Todavía no hemos avanzado lo suficiente en nuestra forma de pensar sobre el pensamiento como para ser capaces de hacer 'cosas pensantes' simplemente 'aumentándolas' con computación incorporada.
Por otra parte, dado que la decodificación de la inteligencia humana y la replicación y mejora por parte de las máquinas de ciertas tareas bien entendidas y definidas con mucha precisión –como jugar al ajedrez o al Go, por ejemplo– ha avanzado tanto en los últimos años, tendemos a redefinir lo que constituye el "pensamiento" hacia procesos intelectuales más complejos. En el pasado, algunas formas de automatización se consideraban "máquinas pensantes". Pero ya no es así.
Un equipo del MIT Media Lab desplegó en su nuevo edificio un sistema que simula la 'gestión' de los datos generados por una red de sensores multimodales, junto con los producidos por todas las actividades del edificio, sus habitantes y ocupantes. ¿Cree que sería posible aplicar este modelo a cualquier instalación respetando la privacidad?
Sí, desde luego es posible y se hace de forma rutinaria hoy en día en instalaciones avanzadas. No hay más que ver la doppel-factory de BMW para comprobar cómo la instrumentación y los sensores del mundo físico permiten crear un modelo virtual en el que se puede realizar toda la experimentación y el perfeccionamiento para luego aplicarlo en el mundo físico. Así es como se van a gestionar todas las instalaciones en el futuro.
El experimento DoppelLab del Media Lab fue pionero en poner la privacidad en primer plano. Cuando se recogen datos de personas, siempre hay que plantearse que hay quien puede abusar de esos datos y limitar el alcance de su recogida en consecuencia.
Las empresas y organizaciones que recogen datos deben ser absolutamente transparentes sobre este asunto. Europa parece estar por delante en este sentido y eso es muy positivo.
Recientemente ha afirmado que hace unos años el ingrediente principal de la tecnología estaba en la potencia de cálculo. ¿Cuáles son ahora los ingredientes esenciales?
Los datos se han convertido en una mercancía muy valiosa, permitiendo lo que muchos llaman "capitalismo de la vigilancia".
Esto proporciona una visión muy distorsionada y distópica del potencial de los datos. Los datos sobre el comportamiento de las personas se recopilan hoy en día con el objetivo principal de orientar la publicidad hacia ellas con gran precisión. En un vacío no hay nada malo en ello, sin embargo, todos estamos siendo dolorosamente conscientes de todas las formas en que se puede abusar de la segmentación hiperprecisa.
Todavía no hemos avanzado lo suficiente en nuestra forma de pensar sobre el pensamiento como para ser capaces de hacer 'cosas pensantes' simplemente 'aumentándolas' con computación incorporada.
Sólo estamos empezando a experimentar el potencial de mejora de la calidad de vida de los grandes datos en aplicaciones como la gestión de instalaciones y la mejora de la productividad, así como en las ciencias de la vida, donde reside gran parte del potencial. Si los datos son el nuevo petróleo, estoy deseando ver la próxima generación de "refinerías" de datos o big data, y que se alejen de las actuales, muy 'contaminantes'.
Recuerdo un debate en el 150 aniversario del MIT, en el que participaron Marvin Minsky, pionero en formulaciones primigenias para inteligencia artificial, y el prestigioso Noam Chomsky, cuyo propósito era "responder a la 'pregunta cósmica' de cómo funciona la inteligencia". Ambos criticaron las prácticas actuales sobre IA de algunos gigantes tecnológicos.
A los pocos días, el entonces director de investigación de Google, Peter Norving, defendía que la mente (humana) para hacer uso de la inteligencia "debe estar usando algo así como un razonamiento probabilístico".
Como investigador de computación y buen conocedor de las aplicaciones de la IA, ¿cuál es su posición?
Norving hace una buena observación sobre el pensamiento probabilístico, pero yo estoy firmemente del lado de Marvin Minsky en este caso. A un niño pequeño sólo hay que enseñarle un gato y ya es capaz de reconocerlos. Compara eso con los miles de gatos con los que tienes que entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Creo que no vamos a resolver el enigma de la inteligencia humana simplemente echándole más potencia de cálculo y más datos al problema, y los actuales avances en el aprendizaje automático nos están proporcionando poderosas herramientas que aumentan la inteligencia humana, pero que contribuyen muy poco a su comprensión.
Le he oído definir la combinación colaborativa de humanos y máquinas como una forma superior de inteligencia o, al menos, como una forma de 'inteligencia extendida'. ¿Dónde cree que debe estar el equilibrio de esta combinación?
Elijamos a uno de los grandes científicos que vivieron hace un par de siglos e imaginemos un encuentro con un chico de instituto con un smartphone y acceso a internet. ¿Quién va a ser más inteligente? La tecnología es uno de los atributos que definen a la Humanidad, así que no creo que se pueda hablar de equilibrio entre una entidad y uno de sus atributos. El equilibrio que debería preocuparnos es el de los humanos con el resto de los habitantes de nuestro planeta.
En España, poseemos un tejido industrial muy característico. El número de pequeñas y medianas empresas ronda el 90%, que es algo muy distinto al de EE. UU. y eso obliga a plantear la aplicación de innovaciones tecnológicas teniendo esto en cuanta. ¿Cree que las ventajas de la inteligencia artificial podrán llegar sin tardar demasiado a todo tipo de empresas incluidas las pequeñas?
La principal diferencia entre las grandes y las pequeñas empresas a la hora de utilizar el aprendizaje automático hoy en día es, principalmente, el acceso a los datos y a la experiencia. Las herramientas están generalmente disponibles. La pieza que falta son los datos de alta calidad y ese es un área en la que la regulación puede ayudar mucho redefiniendo las 'reglas de propiedad' de los datos y fomentando la creación de "empresas de servicios públicos de datos (tratando los datos anonimizado y como “utilities” –que funcionan como el agua, la luz, etc. Es decir, aunque los proveen empresas que no son públicas, sus servicios son sí son necesarios para todo el público, para todo el mundo–).
Esta fórmula finalmente hará que los datos (que a diferencia del petróleo son un recurso no competitivo, es decir, pueden ser reutilizados infinitas veces) estén disponibles para más entidades que puedan beneficiarse de su uso. No hay que olvidar que quienes proveen estos 'servicios de primera necesidad' solían ser empresas no-competitivas y no-especulativas, ya que esos servicios llamados 'básicos' están si no parcialmente regulados, sí 'vigilados' por los Estados.
Una de las más grandes transformaciones que se van a producir en el futuro tiene que ver con cómo nuestras economías y sociedades se enfrentan al reto del cambio climático. ¿Cómo cree que debería evolucionar el sector de computación y aplicaciones informáticas para adaptarse a esta demanda acelerada hacia la que vamos?
La informática lleva tiempo evolucionando hacia una mayor eficiencia energética. Atrás quedaron los días en los que la velocidad máxima era la principal métrica de rendimiento.
Hasta ahora, hemos podido prosperar por este camino gracias a los avances en la fabricación de chips (se están diseñando ahora mismo los chips de tecnología de dos nanómetros). Como nos estamos acercando a límites físicos muy duros, ínfimos, creo que en el futuro inmediato tendremos que centrar nuestros esfuerzos en escribir un código más eficiente que extraiga mucho más rendimiento de la combinación de hardware/energía que tenemos. A largo plazo, tenemos que buscar diferentes materiales y arquitecturas para acercarnos a la complejidad y la eficiencia energética del cerebro humano.
El equilibrio que debería preocuparnos es el de los humanos con el resto de los habitantes de nuestro planeta.
Sin embargo, en términos más generales, en lo que respecta a la energía, mi gran esperanza reside en la fusión nuclear. Seguimos necesitando mucha más energía para aumentar el nivel de vida de miles de millones de personas en el mundo en vías de desarrollo y las energías renovables que conocemos no tienen la 'densidad energética' necesaria para conseguirlo por sí solas.
Volvamos al IoT. Es muy probable que la movilidad eléctrica pronto sea dominante y necesariamente será una 'movilidad conectada'. Elon Musk, acaba de tuitear que Tesla ha tropezado con un problema que, según ha señalado también en Rodney Brooks, era obvio. ¿Cuál es su visión?
Se supone que ya deberíamos tener coches autoconducidos (autónomos) en la carretera, ¿dónde están? Ciertamente, instrumentar las carreteras para que puedan soportar los coches sin conductor es necesaria. Más comunicaciones entre los coches y la infraestructura sobre la que operarán también ayudará enormemente. Así que podemos prever fácilmente que en un futuro inmediato, en determinadas carreteras, sólo se permitirán coches en modo autónomo (de autoconducción) –sin mezclarse con los conducidos por personas–, lo que aumentará la capacidad de la infraestructura vial, así como su seguridad.
Dado que el número de personas que viven en las ciudades es cada vez mayor, la propiedad de los coches irá cambiando hacia el uso de coches como servicio, como demostró hace años el City Car del Media Lab, y la conectividad es lo que hace coincidir eficazmente la demanda con la oferta y hará que esto sea posible.
En cuanto a deshacerse de un coche con motor de combustión interna (gasolina o gasóleo) yo aconsejo que lo haga lo antes posible. Además, yo advertiría a la gente que se fijara en la huella medioambiental global del ciclo de vida de un vehículo y que preste también mucha atención a la capacidad de reciclaje de las baterías, que actualmente es muy escasa.
La Unión Europea ha convertido hace muy poco en Ley 'el derecho a la reparación'. ¿Ve esta posición europea alineada a un mejor sistema de valores que mejorará nuestra relación con el planeta y sus ecosistemas con tecnologías más sostenibles?
¡¡¡¡Absolutamente!!!! El derecho a la reparación, el abandono de la obsolescencia programada, la oferta de más productos como servicio, el aumento de la eficiencia en todos los ámbitos (la mejora de los programas informáticos es un muy buen ejemplo), la consideración de los costes del ciclo de vida completo de los productos. Todos ellos son pasos muy importantes en la dirección correcta y Europa vuelve a ir por delante en su forma de pensar. Estos son también muy buenos ejemplos de por qué es necesaria una mayor integración dentro de la Unión Europea para un mejor futuro de sus ciudadanos.
En lo que respecta a los fabricantes, significará recuperar industria, con un gran cambio de enfoque hacia la 'calidad', alejándose de los paradigmas basados en la 'cantidad' y precios más bajos, –típicos de la 'deslocalización–, lo que, de nuevo, puede proporcionar una ventaja competitiva a la industria europea, incluida la española, que nunca podrían competir realmente en la carrera de fondo y a largo plazo que caracteriza a gran parte de la fabricación actual mundial sobre todo la de otros continentes.