“Las máquinas inteligentes tendrán emociones”
    Alicantina de 34 años, Nuria Oliver estudió ingeniería de
telecomunicaciones en Madrid y se doctoró en Massachusetts, donde el MIT la
ha incluido en la lista de los 100 jóvenes punteros de la investigación
cibernética mundial. Actualmente trabaja en el Microsoft Research, en
Redmond (EE UU), donde investiga nuevas aplicaciones para máquinas
inteligentes y sensibles.

    Nuria Oliver, que vive en Redmond con su marido y un hijo de dos años,
asegura que ser española y joven no le ha impedido llegar alto en un entorno
tan competitivo como el de la ciencia en Estados Unidos. La prueba es que en
2004 el MIT la incluyó en la lista de los 100 jóvenes que están en la
vanguardia mundial de la investigación sobre ordenadores, nanotecnología y
biotecnología. Su campo de trabajo predilecto son las máquinas inteligentes
que algún día darán el salto hacia las emociones.

     Hay dos vías principales hacia la inteligencia artificial: la imitación
del cerebro con redes neuronales y la creación de sistemas de aprendizaje.
¿Cuál es mejor?
     Las redes neuronales parten de la idea de que si comprendemos los
mecanismos del cerebro humano podremos reproducirlos en una máquina, pero el
cerebro es muy complejo y copiarlo resulta muy complicado. Para mí, la
segunda vía es mejor porque da más resultados prácticos. En el tema de
reconocimiento del habla, por ejemplo, podemos recolectar muchos datos y
buscar algoritmos que resuelvan el problema sin necesidad de reproducir los
mecanismos humanos. Estas técnicas de aprendizaje que no reproducen modelos
biológicos se llaman Statistical Machines Learning.

    “Investigo en el diseño de teléfonos móviles que entiendan dónde está su
dueño y detecten su estado de ánimo”

     ¿Son caminos separados o que convergen?
     Yo creo que es bueno que contrasten. Lo normal es que si un sistema de
aprendizaje funciona, vayas luego al modelo biológico y lo compares. Hay
muchas cosas que no sabemos, por ejemplo, si el cerebro utiliza también,
internamente, sistemas de este tipo que le facilitan el trabajo.

     Muchos sistemas de inteligencia artificial funcionan, pero de forma
aislada: reconocimiento de voz, de escritura manual, sistemas de visión…
¿Tan difícil es integrarlos?

     Sí. La inteligencia artificial empezó prometiendo demasiado y ése es un
problema que sigue arrastrando. Actualmente puedes hablar con sistemas
informáticos y son muy eficaces sobre lo que saben, por ejemplo, reservar
billetes de avión, pero no puedes hablar con ellos de nada más. Funcionan
sobre dominios muy específicos. Estamos muy lejos de poder superar el Test
de Turing –una máquina que en una conversación normal consiga pasar por
humana y de una inteligencia artificial con algo parecido a lo que llamamos
sentido común.

     ¿Las máquinas deberán tener sensibilidad para ser inteligentes?
     Deberán tener capacidad para percibir y transmitir emociones, que son
un componente muy importante de nuestra inteligencia. Para empezar tendrán
que entender, mediante sensores de sonido e imagen, lo que nos pasa,
comprender si estamos tristes, alegres o confusos y comunicarse con nosotros
basándose en esa información.

     O sea que las máquinas se adaptarán a nosotros, en lugar de nosotros a
ellas…
      Así es. Las máquinas siempre se comportan de la misma manera, son
totalmente predecibles. No entienden lo que queremos y nos resultan hostiles
porque insisten en una respuesta que no resuelve el problema que nos ocupa.
Mediante la inteligencia perceptual, serán las máquinas las que entiendan lo
que les pedimos que hagan.

     ¿Las películas sobre inteligencia artificial, como IA o Yo, Robot,
están muy lejos de ser realidad?
     Las películas son películas, pero visualizan algunas aspiraciones. En
el caso de los robots humanoides, de los que ya hay algunos modelos
interesantes en Japón, lo mejor es que tienen cuerpo, de modo que pueden
interactuar con el entorno como lo hace un humano y aprender a moverse, a no
tropezar... En el fondo es una manera de que el modelo artificial y el
biológico trabajen juntos.

     Habla de aprender, pero cualquier sistema de inteligencia artificial
debe parecer infalible...
     Uno de los problemas de estos sistemas es que han de ser robustos y
funcionar con todos los usuarios y en todas las situaciones. Si una máquina
intenta ser inteligente y se equivoca, crea una gran confusión. Mientras
trabajas con una máquina tonta no esperas grandes cosas, pero un error en
una máquina inteligente hace desconfiar.