¿Os imagináis que las máquinas fueran capaces de resolver exámenes del MIT? ¿O de pintar cuadros como Picasso? No solo es cierto, sino que saben crear preguntas de exámenes del MIT y transformar un cuadro de Monet en uno de Mondrian. Como habréis podido imaginar, estamos hablando de la Inteligencia Artificial (IA), una rama de la computación que se ha puesto en boca de todos en los últimos años. Y no es para menos, porque su uso ha revolucionado la ciencia de datos y se utiliza desde medicina (por ejemplo, para detectar tumores) hasta estudios de mercado (para predecir las ventas de una empresa) ¿Pero, cómo funciona?
Todos conocemos el algoritmo de Google que es capaz de distinguir gatos y perros. El truco consiste en que las imágenes de gatos y perros se pueden expresar en forma de matrices (cubos con números) a las que podemos aplicar una función. El resultado de esta operación es un número comprendido entre 1 y 0, más cercano a 1 cuando es un perro y viceversa. Obviamente, esta es una función muy compleja. Tan compleja que puede tener millones de parámetros libres (recordad que una función cuadrática de aquellas que nos parecían tan complicadas en el cole, y=a+bx +cx2, tiene tres parámetros libres). Por lo tanto, para poder deducirla, necesitamos un montón de datos, es decir, muchos ejemplos de gatos y perros. El algoritmo (la máquina) ajusta los pesos de la función para acertar el mayor número de gatos y perros. Con cada nuevo ejemplo es capaz de hacerlo mejor que la vez anterior. Esto se conoce como “aprendizaje supervisado”. Pero para ello es necesario tener una “muestra de entrenamiento etiquetada”, es decir, muchas fotos de gatos y perros que estén clasificadas como tal. ¿Cómo se consiguen estas grandes cantidades de imágenes “etiquetadas”?
Seguro que todos habéis tenido que rellenar un captcha recientemente para poder ingresar en alguna página web. Lo interesante del asunto es que, generalmente, la máquina solo sabe la respuesta de algunas de las preguntas (que utiliza para comprobar que eres un humano y no un robot) pero desconoce la respuesta de otras: eres tú al responder el que estás dando esta nueva información; es decir, cada vez que rellenas un captcha estás ayudando a ampliar la muestra de entrenamiento (¡es por eso que estos son cada vez son más difíciles de responder!). Pero, ¿qué tiene esto que ver con la astronomía?
La astronomía se ha convertido en una ciencia de datos en los últimos años. Las exploraciones cosmológicas, que intentan averiguar las leyes básicas del Universo, necesitan observar millones de galaxias. Estas a su vez presentan características muy distintas entre sí, desde su apariencia hasta la edad de las estrellas que las componen. La gran ventaja de la inteligencia artificial reside en que son capaces de clasificar en minutos millones de galaxias, algo que nos llevaría años sin su ayuda. Además, lo hacen mejor que nosotros: son capaces de clasificar de manera correcta imágenes ruidosas que los humanos somos incapaces de distinguir (como en la imagen). Y hasta de eliminar el ruido de las observaciones, es decir, de crear una versión más nítida de la que podemos obtener con los detectores actuales. O, incluso, de generar imágenes realistas a partir de simulaciones muy simples, reduciendo enormemente el coste computacional necesario para crearlas.
Sin embargo, existe una cierta sensación de desconfianza por parte de la ciudadanía cuando se habla de algoritmos o de inteligencia artificial. No es para menos. La generación de imágenes y vídeos falsos hiperrealistas como Lola Flores felicitando el año 2021 o el de Obama insultando a Trump con descaro pueden tener graves consecuencias. Del mismo modo, tenemos que ser conscientes de la gran cantidad de información que regalamos diariamente a las empresas tecnológicas cuando utilizamos dispositivos móviles, ya que pueden relacionar nuestra localización y estado de ánimo con nuestras compras, y así fomentar el consumo en su beneficio. Otro de los aspectos más preocupantes es el de la polarización y dependencia de las redes sociales, que afecta, sobre todo, a la población más vulnerable: a los adolescentes, las personas inseguras o las que tienen menos acceso a información contrastada y opiniones variadas.
Pero no por eso debemos de dejar de utilizar la IA, que ha supuesto avances maravillosos en medicina, traducción y, por supuesto, en astronomía. De hecho, sin su ayuda, no seríamos capaces de analizar todos los datos que recibiremos en los próximos años con los que, sin duda, seremos capaces de comprender mejor nuestro Universo. Si hacemos un esfuerzo para explicar a los ciudadanos cómo funcionan estos algoritmos podremos mitigar su uso malintencionado y quedarnos solo con sus aspectos más positivos, que son innegables.
BIOGRAFÍA:
Helena Domínguez Sánchez es doctora en Astrofísica y estudia la evolución y formación de galaxias utilizando algoritmos de inteligencia artificial. Es investigadora del ICECSIC pero ha desarrollado su carrera en varios centros (Osservatorio Astronómico di Bologna, Universidad Complutense de Madrid, University of Pennsylvania). Hizo su primer postdoc en el Instituto de Astrofísica de Canarias, donde está actualmente disfrutando de una estancia de unos meses.
*Sección coordinada por Adriana de Lorenzo-Cáceres Rodríguez
