Quiero que Siri pueda mantener una conversación en contexto”. La declaración podría venir de cualquier usuario de iPhone; pero las palabras cobran más peso cuando vienen del propio director del asistente virtual de Apple, Alex Acero. El experto en redes neuronales lo tiene claro: el reto de su equipo de trabajo en Cupertino es dotar de “sentido común” a su asistente por voz. “Es lo que estamos intentando”, ha señalado este viernes en Alicante durante su participación en el I Congreso Internacional de Inteligencia Artificial.

El responsable de Siri ha reconocido que su tecnología es “buena contestando preguntas concretas”, pero aún queda camino por delante. “Queremos que, al mantener una conversación, no solo interprete el contexto, sino que ayude al usuario, por ejemplo, a realizar una transacción”, ha indicado en el foro organizado por Suma Innova y El Independiente. En definitiva, el objetivo final es que “tu asistente personal sea indispensable”.

Acero ha demostrado, ante 1.500 personas, su confianza y optimismo hacia las redes neuronales profundas (deep learning). “Cuantos más niveles de profundidad tiene, cosas más abstractas y complejas puede aprender”, ha destacado.

Como ejemplo del interés que está despertando esta rama de la inteligencia artificial, el experto ha recurrido al mayor evento del mundo sobre este tema, el NIPS, que en pocos años ha pasado de contar con pocos asistentes a 8.000 en 2017. “Los organizadores dicen que si siguen creciendo a ese ritmo exponencial, para 2050 todo el mundo acudirá a este evento de deep learning”, ha bromeado.

El director de Siri ha explicado que las redes neuronales no ‘piensan’ como los humanos. “Voy a contar un pequeño secreto: en realidad, la IA no es tan complicada”, ha asegurado. Acero ha explicado que el reconocimiento de imágenes se basa en parámetros “muy distintos a los nuestros”. Para identificar un gato, por ejemplo, se fija en características más básicas, como el color. “Si la imagen es verde, sabe que no es un gato”, dice. “Aprende a fijarse en lo importante”.

El experto también ha comentado un caso de uso de redes neuronales en el iPhone X. Por un lado, Face ID, el sistema de desbloqueo del teléfono con reconocimiento facial. “Era un problema complejo porque los usuarios queremos que funcione sin restricciones, con poca luz, si cambias la apariencia, si te tapas la cara…”, comenta. “El deep learning usa toda la potencia de cálculo en una fracción de segundo y sin gastar batería”.