En la Facultad San Francisco de la Universidad Tecnológica Nacional cuentan no solo con una cátedra de inteligencia artificial sino con un grupo especializado de investigación, que se combina con distintas áreas de la ingeniería. En este sector se especializa la docente e investigadora Rebeca Yuan, quien pasó por el ciclo de entrevistas Yo Digo, que se emite por El Periódico Radio FM 97.1 (martes a las 19) y El Periódico TV, y explicó cómo puede aplicarse esta tecnología y cómo es el proceso por el cual los algoritmos o máquinas pueden aprender a clasificar.

La inteligencia artificial es una de las áreas de la tecnología con mayor proyección en el futuro y que podría abarcar a muchísimas áreas de la vida cotidiana. De hecho, ya lo hace con numerosas aplicaciones en dispositivos tecnológicos que forman parte de nuestro día a día, como los teléfonos celulares. Pero, como toda tecnología, no es neutral y conlleva sus riesgos. Puede utilizarse para avances científicos y fines nobles para la humanidad como para otros que no lo son. Sin embargo, en la UTN local trabajan para explorar sus ventajas y aplicarlas en distintos campos de la ciencia y la producción.

- ¿Cuándo te decidiste por la ingeniería y por qué?

- En el momento de estudiar, no tenía la posibilidad de ir a Córdoba y en la UTN, dentro de las ingenierías, la que más me gustaba era Sistemas de Información, porque me permitía conocer distintos dominios. Y también me crié con primos varones, todos de la Escuela del Trabajo, mi papá armaba radio y de todo lo que era electrónica tenía un poco de conocimiento. La ingeniería no me era ajeno, pero me gustaba más el tema del manejo de información para obtener conocimientos de distintos dominios.

- ¿En qué momento viste que el campo de la inteligencia artificial podrías explorarlo desde la UTN?

- Cuando empecé a dar clases en la UTN, justo quedó vacante la cátedra de Inteligencia Artificial y tuve esa posibilidad. Ahí empecé a estudiar y me encantó, me apasionó. Ahora también me dedico a la ciencia de datos, que es una rama que tiene herramientas en común con la inteligencia artificial.

Rebeca Yuan: “La inteligencia artificial modifica todo”

- Cuesta entender qué es la inteligencia artificial porque pareciera que las computadoras o algoritmos piensan más allá de lo humano y por sí mismos. ¿Qué es?

- Desde la antigüedad, el hombre siempre intentó imitar el comportamiento humano, ya sea desde el pensamiento a la conducta. El hombre intentaba simular el pensamiento y el actuar humano. El actuar lo logra con la máquina y la automatización, y el pensamiento con el software. En esa imitación, busca que el software haga lo mismo. ¿Cómo aprendés? De observar y juntar patrones. Si yo sé desde chiquito que una bici me logra transportar, algo que tenga ruedas también me va a servir para lo mismo. Si bien el humano lo interpreta en forma rápida, una máquina lo tiene que aprender de muchas imágenes etiquetadas en donde diga, por ejemplo, esto es una bici, esto es un auto. Y lo que se busca es que esta inteligencia artificial logre asociar que un colectivo tiene las mismas particularidades que una bici o un auto. Para el proceso de aprendizaje, tenés que dotar de muchas imágenes e información. Puede aprender a través de un aprendizaje supervisado, que vos le das una etiqueta y le decís esto es un auto, y le mostrás infinitas imágenes de autos, todas con un nombre; entonces el algoritmo va a aprendiendo a clasificar. Y ante una nueva imagen totalmente distinta a la que vio antes, puede asociar patrones comunes y se da cuenta solo que es un auto. Pero antes tuvo que entrenar y tener ese proceso de aprendizaje.

- O sea que esa sería la parte de inteligencia, de un entrenamiento de algo que todavía no sabemos dónde va a terminar.

- Pasa que hay distintas formas de aprender. Una es la forma supervisada, que es como te enseñan en el cole, que esto es un número, una palabra, para esto sirve. Vos le enseñás. Lo que se está buscando es el aprendizaje no supervisado, que la inteligencia por sí sola aprenda a hacer relaciones y logre nuevos aprendizajes.

- ¿Y cómo lo están aplicando a eso en la Facultad?

- Tenemos muchos grupos de investigación. Tenemos cuatro carreras, Electrónica, Electromecánica, Sistemas y Química, que las cuatro son necesarias para proponer cualquier solución a un problema. En el grupo de investigación de inteligencia artificial trabajamos con electrónicos, sistémicos y electromecánicos, porque en esta parte de automatizar necesitás que haya una comunión entre las disciplinas. Ahora estamos trabajando con todo lo que es visión artificial.

- ¿Cómo sería eso, visión infrarroja?

- No, es una cámara que está en la línea de producción, que lo que busca es analizar la salida de un producto y ubicación, para después informarle a un robot que lo tome y pueda generar los pallets más rápido.

- ¿Cómo sería esto de que se programa algo que después tiene vida propia? Si pensamos que el algoritmo alguien lo programó, ¿llega a un punto en que funciona por sí mismo con resultados para el que no estaba programado?

- Te doy el ejemplo de las imágenes que estamos procesando nosotros. Estamos procesando un producto donde sacamos un montón de imágenes, les ponemos una etiqueta de la posición que tienen y lo que representa ese producto. Entonces el algoritmo va a aprendiendo de esas posiciones. Ya sabe dónde se ubica, si está de frente o si está invertido. Una vez que aprendió, logra autonomía, que es el fin de la inteligencia artificial, la autonomía de la máquina. Aprende en función de ejemplos, entonces vos ya no tenés que entrenarlo más, vuelve a aprender sobre los nuevos ejemplos que aparecen. En este caso no lo tendrías que programar, solo ajustar. Por lo general uno trabaja con un margen de error, como con humanos, que lo vas ajustando en la medida en que tenés más ejemplos.

- Al ser una tecnología nueva, hay algunas cuestiones éticas que van surgiendo sobre la inteligencia artificial, que puede tener fines muy nobles como otros que no. ¿Vamos a ver más de estos debates?

- Se está trabajando. Por lo general, la inteligencia artificial data de mucho tiempo atrás pero siempre los avances se dieron en momentos bélicos, en momentos que no son buenos. Los avances que estimo que se vendrán en los próximos cinco años serán consecuencia de lo que está pasando ahora. Se está debatiendo. En Japón, que la tecnología es más avanzada, sé que hay bastantes límites o más debate para establecer los límites y el uso de la inteligencia artificial.

- Tengo la imagen de Terminator, que lleguemos a crear algo con la inteligencia artificial que después ya no vamos a poder controlarlo los humanos. ¿Está ese riesgo?

- Más que eso, me asusta lo de tener criterio para saber en qué creer y en qué no. Porque la inteligencia artificial te modifica todo. Te puedo filmar hablando cualquier discurso y después acoplarte a través de la inteligencia artificial otro tipo de discurso, totalmente diferente a tu ideología. Sin embargo, la inteligencia aprende tus movimientos, tus gestos, y adapta un discurso totalmente distinto a tu imagen. Si alguien no te conoce anteriormente, no es capaz de saber que no vas a decir eso.

¿En la Facultad lo están enfocando en cuestiones empresariales, con un fin productivo o social?

- Tocamos todas las áreas. En mi grupo de investigación estamos trabajando con ciencia de datos, con el laboratorio de química para análisis de suelo y agua, en el laboratorio de electrónica con todo lo que es visión por computadoras en la parte industrial; y también estamos solicitando datos de entidades públicas para establecer si tenemos métodos de contingencia ante problemas, y crearlos a través del análisis de la información, un poco de inteligencia artificial y ciencia de datos.

¿El objetivo es convertir a la Facultad en un centro de desarrollo de esta tecnología?

- Sí, estamos trabajando para eso, venimos desde el 2015. Nuestro director es el doctor Javier Redolfi, él es ingeniero electrónico, es el que nos va abriendo distintos caminos y estableciendo proyectos. Trabaja mucho con la UTN Córdoba. Los proyectos van surgiendo y la idea es hacer un centro de investigación.