{"id":5784,"date":"2018-02-23T12:56:58","date_gmt":"2018-02-23T15:56:58","guid":{"rendered":"http:\/\/www.eldiariodetucuman.com\/web\/martin-abadi-el-argentino-que-le-ensena-a-las-computadoras-de-google-a-aprender\/"},"modified":"2018-02-23T12:56:58","modified_gmt":"2018-02-23T15:56:58","slug":"martin-abadi-el-argentino-que-le-ensena-a-las-computadoras-de-google-a-aprender","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.eldiariodetucuman.com\/web\/martin-abadi-el-argentino-que-le-ensena-a-las-computadoras-de-google-a-aprender\/","title":{"rendered":"Mart\u00edn Abadi, el argentino que le ense\u00f1a a las computadoras de Google a aprender"},"content":{"rendered":"<div>\n<div id=\"cuerpo\">\n<figure class=\"XL caja-destacada epigrafe\" id=\"figure_2635172\" data-is=\"imagen\"><span title=\"Ampliar imagen\" class=\"icon-ampliar\"><\/span><br \/>\n                        <span title=\"Cerrar modal\" class=\"icon-cerrar\"><\/span><figcaption><epigrafe>Experto en aprendizaje de m\u00e1quina, Mart\u00edn Abadi lleva d\u00e9cadas investigando c\u00f3mo ayudar a los sistemas aut\u00f3nomos a reconocer cosas nuevas<\/epigrafe><span class=\"fuente\"> Cr\u00e9dito: Gentileza Google<\/span><br \/>\n                        <\/figcaption><\/figure>\n<p class=\"capital\">Mart\u00edn Abadi es argentino. Y por estos d\u00edas<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.nae.edu\/MediaRoom\/20095\/177353\/178117.aspx\">fue elegido para sumarse a la Academia Nacional de Ingenier\u00eda de los Estados Unidos<\/a>. La distinci\u00f3n lleg\u00f3 por su labor de toda la vida: desde 2014 trabaja en Google como investigador principal en una de las \u00e1reas de la inform\u00e1tica que m\u00e1s ha crecido en los \u00faltimos a\u00f1os, la de la<br \/>\n<!-- TODO : Revisar HTML LN9 --><br \/>\n<a href=\"http:\/\/www.lanacion.com.ar\/inteligencia-artificial-t58563\" data-event=\"contentLinkClick\"><br \/>\ninteligencia artificial<br \/>\n<\/a> , pero lleva m\u00e1s de dos d\u00e9cadas en el \u00e1rea. M\u00e1s espec\u00edficamente, trabaja sobre el aprendizaje de m\u00e1quinas (<br \/>\n<i>machine learning<\/i>), que consiste, ni m\u00e1s ni menos, en lograr que las computadoras sean capaces de aprender cosas y (esa es la quimera) que lo hagan sin ayuda humana.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>Es, por ejemplo, uno de los autores de<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1610.06918\">un experimento que dio que hablar<\/a>, pero (dice) por razones equivocadas. En el experimento logr\u00f3 que dos computadoras crearan un sistema de comunicaci\u00f3n propio, hecho con su propio cifrado: una encriptaci\u00f3n para que los dos equipos hablaran entre s\u00ed, y que un tercero no pudiera saber qu\u00e9 dec\u00edan.<\/p>\n<p>La lectura tremendista era f\u00e1cil: las computadoras saben c\u00f3mo cuchichear entre ellas sin que entendamos qu\u00e9 dicen. Acompa\u00f1ados por los pedidos de<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/2110964-crece-el-temor-a-que-la-inteligencia-artificial-se-use-para-causar-dano\">Elon Musk y otros expertos para ponerle un l\u00edmite al desarrollo de la inteligencia artificial<\/a>, el salto mental a temer la llegada de Skynet, Terminator y la Matrix es m\u00ednimo.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<section class=\"listado ademas floatFix\" id=\"listadoAdemas\" data-is-block=\"true\" data-block-name=\"n_relacionadas-cuerpo\" data-diagramacion-id=\"0\"><\/section>\n<p>-Pensar en una humanidad esclava de las computadoras es algo que queda bien en las pel\u00edculas, pero no es algo de lo que estemos cerca en el mediano plazo. Lo que me interes\u00f3 del experimento es que haya computadoras descubriendo un lenguaje. Eso de por s\u00ed es fascinante: c\u00f3mo aparece el lenguaje es un tema viejo en ling\u00fc\u00edstica. Este experimento era en parte eso, ver si las computadoras pueden inventar un lenguaje o no. Y demostramos que pueden inventar un lenguaje que una tercera computadora no puede descifrar. Pero la llave para desencriptar la informaci\u00f3n est\u00e1, viene de afuera, alguien siempre la tiene. No es un m\u00e9todo de comunicaci\u00f3n incomprensible para las personas.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>\n<b>-Es decir, no llega a ser la inteligencia artificial de las pel\u00edculas.<\/b><\/p>\n<p>-Hay que distinguir entre la inteligencia artificial que se usa para herramientas espec\u00edficas,<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/1796789-la-era-de-los-albumes-de-fotos-inteligentes-ya-esta-aqui\">como reconocer im\u00e1genes<\/a>, y la inteligencia artificial general, que puede resolver problemas completamente nuevos, y funcionar en el mundo en forma independiente. Esa inteligencia artificial general todav\u00eda est\u00e1 lejos. Tenemos tiempo todav\u00eda para pensar qu\u00e9 forma va a tomar, qu\u00e9 objetivo le podemos dar. Pero falta much\u00edsimo. Incluyendo definir c\u00f3mo le ense\u00f1amos algo, que es un problema en s\u00ed mismo.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>\n<b>-\u00bfC\u00f3mo es eso?<\/b><\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>-Podemos hacer un robot que limpie una casa, pero cada casa es diferente. Por eso el aprendizaje es fabuloso, porque permite no programar reglas fijas sobre c\u00f3mo debe subir escaleras o no romper floreros, o lo que sea. Pero inclusive dentro de este problema muy limitado de limpiar una casa, uno debe pensar en c\u00f3mo planteamos los objetivos para el robot: que limpie las ventanas, pero que no las raye. Si uno se olvida de decirle que no las raye, y le pide que las limpie lo mejor posible, quiz\u00e1 haya efectos colaterales indeseados: si no fue instruido, el robot no sabe la diferencia entre limpiar a fondo y destruir un vidrio.<\/p>\n<p>\n<b>-Porque tener cierta inteligencia no es lo mismo que ser capaz de entender y aprender.<\/b><\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>-Hay que diferenciar entre Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje de m\u00e1quina (ML, por sus siglas en ingl\u00e9s). IA es lograr un comportamiento que se puede considerar inteligente en algo artificial, como una m\u00e1quina. Pero ese comportamiento puede ser logrado de muchas maneras.<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/2053079-cuando-la-inteligencia-artificial-en-realidad-es-una-persona-disfrazada\">Una de las maneras es escribir muchas reglas<\/a>, previendo m\u00faltiples consultas o situaciones a resolver. El problema de las reglas hechas a mano es que son muy endebles: si escribo reglas sobre el Luna Park, debo aclarar si es el de Buenos Aires o el de N\u00e1poles. Si es sobre River, si es el porte\u00f1o o el de Uruguay. Y las reglas pueden cambiar con el tiempo. Es una tarea inabarcable. Por eso hace d\u00e9cadas que hay inter\u00e9s en desarrollar sistemas que en vez de tener reglas prefabricadas por humanos, van descubriendo por su cuenta, en cierto modo, las reglas a partir de ver muchos ejemplos.<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/research.googleblog.com\/2017\/04\/teaching-machines-to-draw.html\">Por ejemplo, viendo im\u00e1genes de gatos, descubrir qu\u00e9 es la esencia de un gato.<\/a>  Por supuesto hay casos ambiguos, en que la computadora dir\u00e1 \u00abno s\u00e9 qu\u00e9 es\u00bb; pero el ML ayuda aunque sea a no tener que poner a mano la regla de los bigotes del gato, y si el gato puede tener cuatro o tres patas. Ese es el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>\n<b>-Y ya se est\u00e1 usando.<\/b><\/p>\n<p>-S\u00ed, claro; las cosas que esper\u00e1bamos cuando publicamos<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/\">Tensor Flow<\/a>  (una plataforma abierta de Google para usar sus recursos de aprendizaje de m\u00e1quina) sucedieron. Hay compa\u00f1\u00edas como AirBnb, Dropbox, universidades, etc\u00e9tera, que lo aplican todo el tiempo. Despu\u00e9s aparecieron cosas que no esper\u00e1bamos: en una granja de pepinos en Jap\u00f3n ten\u00edan que clasificar los pepinos seg\u00fan su forma, color, tama\u00f1o y dem\u00e1s, en nueve categor\u00edas. Y los granjeros hace a\u00f1os que lo hac\u00edan manualmente. El hijo de los due\u00f1os de la granja ten\u00eda una formaci\u00f3n de ingeniero, aunque no era inform\u00e1tico, pero sab\u00eda trabajar con computadoras; les<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/big-data\/2016\/08\/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow\">arm\u00f3 una maquinita usando Tensor Flow para clasificar pepinos<\/a>. Us\u00f3 7000 pepinos clasificados a mano para entrenar el algoritmo de clasificaci\u00f3n y despu\u00e9s construy\u00f3 esta maquinita, que ahora clasifica los pepinos en forma autom\u00e1tica. Y en una universidad de Australia quer\u00edan monitorear las migraciones de los manat\u00edes, un animal marino que est\u00e1 en peligro de extinci\u00f3n. El m\u00e9todo tradicional es tomar im\u00e1genes a\u00e9reas y mirarlas con mucho cuidado, para ver si aparecen unos puntitos que indican d\u00f3nde est\u00e1n los animales. Y resulta que se pueden usar t\u00e9cnicas de visi\u00f3n autom\u00e1tica (es decir, hacer que una computadora analice los datos de una imagen) para hacer que ese trabajo sea mucho m\u00e1s r\u00e1pido y a mayor escala. Un grupo dentro de Google estuvo usando estas herramientas para detectar la retinopat\u00eda diab\u00e9tica, es una aplicaci\u00f3n de visi\u00f3n autom\u00e1tica, los resultados son comparables a los que se tienen con un oftalm\u00f3logo humano.<\/p>\n<p>\n<b>-\u00bfY qu\u00e9 es lo falta desarrollar?<\/b><\/p>\n<p>-Hay cosas que todav\u00eda no sabemos c\u00f3mo hacer. Para que una computadora pueda reconocer gatos y perros, tiene que ver miles de im\u00e1genes. Cuando llev\u00e1s a un chico a un zool\u00f3gico y le mostr\u00e1s una jirafa, con una alcanza. Ya sabe c\u00f3mo es una jirafa. Todav\u00eda no sabemos c\u00f3mo lograr este tipo de entrenamiento con las computadoras. Otro problema interesante es que en el mundo tenemos muchos datos que no est\u00e1n etiquetados. Fotos de gatos, de perros, de mesas, de muchas cosas, de las que no hay una categorizaci\u00f3n hecha a mano. Parecer\u00eda que los humanos pueden usar eso, quiz\u00e1 es la clave del aprendizaje a partir de pocos ejemplos, porque uno ya tiene una idea de los conceptos generales de los que puede \u00abcolgar\u00bb esta idea de jirafa. Otro tema es la transferencia de aprendizaje. Si aprendo a hacer una tarea, cu\u00e1nto puedo reutilizar de ese aprendizaje para la tarea siguiente. Si aprendo a traducir del ingl\u00e9s al franc\u00e9s, y ma\u00f1ana tengo que traducir del chino al ruso, \u00bfqu\u00e9 tienen en com\u00fan esos procesos que me puedan servir? Es obvio que para la gente hay algo que hace clic, que aprenden a ser traductores, y que la segunda vez traducir, aunque sea con idiomas diferentes, les resulta m\u00e1s f\u00e1cil. O manejar: si aprend\u00ed en un auto, y cambio a otro, no tengo que volver a aprender a manejar, no empiezo de cero. As\u00ed que queda much\u00edsimo para hacer en los pr\u00f3ximos 20 o 30 a\u00f1os.<\/p>\n<p>\n<b>-\u00bfC\u00f3mo lleg\u00f3 usted, hace treinta a\u00f1os, a la inteligencia artificial?<\/b><\/p>\n<p>-Nac\u00ed en 1963, crec\u00ed en Buenos Aires y me fui cuando termin\u00e9 el secundario en el Liceo Franc\u00e9s a fines de los 70s, un per\u00edodo bastante pesado en el que la gente se iba a estudiar afuera por razones pol\u00edticas, pero tambi\u00e9n por cuestiones puramente acad\u00e9micas. A m\u00ed ya me hab\u00eda picado el bicho de la inform\u00e1tica, ten\u00eda una calculadora TI-59 programable, me interesaba la ling\u00fc\u00edstica y tambi\u00e9n la matem\u00e1tica. Ac\u00e1 reci\u00e9n se estaban comenzando a hacer algunas cosas en inform\u00e1tica, lo mismo en Francia. Y en Estados Unidos estaban pasando cosas muy interesantes ya en Silicon Valley. As\u00ed que termin\u00e9 yendo a la Universidad de Stanford con 17 a\u00f1os. Ahora tengo un hijo de 17, ni loco lo dejo irse al otro lado del mundo a estudiar [se r\u00ede]. Cuando me fui pens\u00e9 que era por unos a\u00f1os y volv\u00eda; al final me qued\u00e9 m\u00e1s de 30 a\u00f1os.<\/p>\n<p>\n<b>-Entremedio, adem\u00e1s de tener una larga trayectoria como acad\u00e9mico, tambi\u00e9n trabaj\u00f3 en Microsoft, en Digital y otras compa\u00f1\u00edas. Y en 1997 fue una de las personas que patent\u00f3 el Captcha&#8230;<\/b><\/p>\n<p>-Ah, s\u00ed. Un error de juventud, mucha gente agradecida y mucha que me odia tambi\u00e9n [se r\u00ede]. Lo que hicimos entonces fue un sistema para diferenciar robots de humanos. Pero lo del Captcha fue inventado varias veces por grupos separados; nosotros no fuimos los \u00fanicos [<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/1431615-luis-von-ahn-el-inventor-silencioso\">alude a Luis Von Ahn, su mayor promotor<\/a> ]. Era una idea muy atractiva en ese momento, nos interesaba el voto electr\u00f3nico, y uno de nuestros colegas en Digital plante\u00f3 el problema de pensar c\u00f3mo hac\u00edamos para asegurar que las m\u00e1quinas no pudieran votar por si solas. Fue algo divertido, pero muy puntual; era el principio de la web, hab\u00eda cosas muy f\u00e1ciles para inventar. Muchas veces \u00edbamos a almorzar, pens\u00e1bamos algo as\u00ed, y despu\u00e9s nos parec\u00eda que era demasiado chiquito para hacer un art\u00edculo acad\u00e9mico sobre eso, pero por las dudas hac\u00edamos una patente. Eso fue lo que pas\u00f3 con el Captcha.<\/p>\n<p>\n<b>-As\u00ed que en su carrera pas\u00f3 de un sistema para distinguir humanos de m\u00e1quinas a pensar en c\u00f3mo lograr que se parezcan.<\/b><\/p>\n<p>-En cierto modo. Pero las computadoras mejoraron tanto que es muy dif\u00edcil construir un Captcha que sea f\u00e1cil para una persona, pero dif\u00edcil para una computadora. La tendencia es tratar de alivianar estos sistemas, que est\u00e1n desapareciendo, porque hay otras maneras de detectar si lo que est\u00e1 del otro lado es una persona.<\/p>\n<p>\n<b>-En alg\u00fan momento \u00bfveremos un salto en la inteligencia artificial que la iguale a la humana?<\/b><\/p>\n<p>-Creo que es algo m\u00e1s gradual, la generalidad es lo que caracteriza el poder inteligente de los humanos. Cuando uno fabrica una m\u00e1quina para jugar al ajedrez, esa m\u00e1quina puede ser campeona, pero no sabe jugar a las damas. Uno espera de una inteligencia artificial que sepa pasar de un juego a otro. Y aunque ya tenemos algunas manifestaciones de eso, no van hasta la generalidad total que uno podr\u00eda imaginar m\u00e1s tarde. Es un tema que data de los a\u00f1os 80: si las m\u00e1quinas entienden, si sienten, en qu\u00e9 momento se habla de conciencia. Por ahora son un conjunto de t\u00e9cnicas que ayudan a mejorar los resultados de un proceso.<\/p>\n<p>\n<b>-Siempre est\u00e1 el temor de que se usen para algo maligno.<\/b><\/p>\n<p>-Bueno, est\u00e1 la idea de implementar<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/889940-codigo-etico-para-robots\">algo como las leyes de Asimov para robots,  <\/a> pero aplicadas a la inteligencia artificial, una base fundamental para promover el bien. pero primero hay que definir qu\u00e9 es el bien y qu\u00e9 el mal, que es un problema interesante, pero que va m\u00e1s all\u00e1 de la inform\u00e1tica.<\/p>\n<p>                <!-- firma autor --><\/p>\n<p>                <!-- temas --><\/p>\n<div class=\"temas\">\n<h4>temas <b>en esta nota<\/b><\/h4>\n<p> <!-- ***NUEVO*** - caja like --><\/p>\n<p>\n    <span class=\"texto-like\"> \u00bfTe gust\u00f3 <b>esta nota?<\/b><\/span><br \/>\n    <span class=\"icon-me-gusta\"> <\/span>\n<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Experto en aprendizaje de m\u00e1quina, Mart\u00edn Abadi lleva d\u00e9cadas investigando c\u00f3mo ayudar a los sistemas aut\u00f3nomos a reconocer cosas nuevas Cr\u00e9dito: Gentileza Google Mart\u00edn Abadi es argentino. 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