Ikasketa automatikoan aditua zara; bereziki, kernel metodoetan edo kausalitatean. Zer lan egin duzu arlo horretan?

Kernel metodoak ikasketa automatikoaren alor bat dira. Berez, behaketetatik zenbait arau, mendekotasun edo erlazio ikasteko metodoak dira, eta bereziak dira, matematiken zenbait esparrurekin konektatuta daudelako: analisi funtzionala, optimizazio-teoria… Hala, datuetatik arauak ikasteko modu polit eta elegante bat ematen dute, eta hainbat eremutan erabil daitezke, hala nola medikuntzan edo industrian. Erabilgarriak dira, ez soilik jakiteko zer erlazio dauden datuen artean, baizik eta harago joateko eta kausalitatea hautemateko. Hortaz, ikasketa automatikoa baino maila bat sakonago doa.

Aplikazioetako bat ez da, beharbada, burura etorri­ko litzaigukeen lehena. Hain zuzen, exo­pla­neten detekzioan erabili duzu. Nola izan zen hori?

Tira. Urte sabatikoa igarotzen ari nintzen familia­rekin New Yorken, eta astronomoekin hitz egiten hasi nintzen. Kepler espazio-teleskopioak jasotako datuetatik abiatuz exoplanetak detektatzeko arazo bat zutela esan zidaten. Izan ere, exoplanetak detektatzeko, euren izarraren aurretik igarotzean, izarraren argitasun-galeran oinarritzen ziren. Baina galera hori oso da txikia, eta zaila da bereiztea behaketak berak sortzen duen zaratatik. Zarata hori eta teleskopioaren akatsak, baina, beste izar batzuen datuetatik ondoriozta daitezke, eta hori baliatu genuen. 

Horren bidez, urte gutxiren buruan, 20-30 exo­pla­neta aurkitu genituen, zeinak gero beste metodo batzuen bitartez baieztatu baitziren. Eta, handik gutxira, haietako bat bere izarretik distantzia bizi­garrira zegoela baieztatu zen, gainera. Horrek esan nahi du ur likidoa izateko moduko distantziara zegoela. Detektatu zen lehen exoplaneta bizigarria izan zen.

Zer beste arlotan aplika daiteke?

Berez, behaketa esperimentalak egin daitezkeen arlo guztietan. Behar da, batetik, datu ugari izatea, neurketa ugari, eta, bestetik, behaketa desberdinen artean erlazioak egotea. Adibidez, biomarkatzaile baten neurriak tumore bat izateko arriskuarekin erlaziona ditzakegu, eta jakin dezakegu ea bio­mar­katzaile horrek iragarri ote dezakeen tumore bat, detektatu aurretik. Hau da, arau bat ondoriozta de­za­kegu datuetatik, baita pertsona batentzat zaila denean ere arau hori hautematea.

Kernel metodoak alde batera utzita, zein uste duzu izango direla adimen artifizialaren garapen nagusiak?

Oraintxe bertan arlo kitzikagarrienetako bat lengoaia naturalaren prozesamendua da (NLP). Duela 20 edo 10 urte, ikerketa asko egin ziren ikusmen konputazionalari buruz: nola ezagutu objektuak, edo nola bereizi autoak eta oinezkoak… adibidez, auto automatikoak garatzeko. Azken 10 urteotan, berriz, aurrerapen handiak egin dira lengoaia aztertzen eta testuak aurresaten. Eta, halako batean, programak gai dira testuak sortzeko. Horrek harridura eta lilura sortu ditu, eta uste dut datozen urteetan garapen handia izango duela.

 

Arg. © MPI for Intelligent Systems / Annette Cardinale

Nola berma dezakegu adimen artifizialeko sistemen onurak guztiengana iritsiko direla? 

Adimen artifizialeko sistemen onurak ahalik eta eskuragarrienak izan daitezen, ikerketa argitaratzea da lehen urratsa. Ez soilik metodoak deskribatzea aldizkari zientifiko batean; kodea ere argitaratu behar da. Are gehiago, baita kode hori entrenatzeko erabili diren datuak ere.

Hala ere, hori ez da nolanahiko kontua. Adibidez, medikuntzan, datuak ezin dira edonola publiko egin. Edo, beste arloren batean, agian ez da komeni, asmo txarrez erabiltzeko arriskua dagoelako. Baina, oro har, ahalik eta pertsona eta gizarte gehienentzat onuragarria izatea nahi badugu, ikerketak ahalik eta gardenena izan behar duelakoan nago.

Adimen artifizialak beste eremu batzuetan ere sor ditzake arazoak; adibidez, ingurumenean?

Egia da adimen artifizialeko programak entrenatzeko energia ikaragarria behar dela, eta energia horrek baliabide pila bat kontsumitzen duela. Eta ikerketa-zentroak ere ez daude beti lekurik egokienean, jasangarritasunaren ikuspegitik. 

Baina beste alderdi batetik begiratuta, adimen artifizialak ingurumenean eragin onuragarria ere izan dezake. Hain zuzen, klima sistema konplexu bat da, eta ez dugu eredu osatu bat harentzat. Adimen artifizialak erabilita, klima ulertzeko ere­du hobeak izan ditzakegu, zeinak lagungarriak izango ­baitzaizkigu klima-aldaketa gelditzeko edo leuntzeko. Teknologia hobeak sortzen ere lagunduko digu: eguzki-zelula hobeak, bateria elek­triko hobeak…

Irakurri dut uko egin diozula ikerketa militarretan parte hartzeari. Hala da?

Bai. Tradizionalki, gerretan, gizakia dago tartean. Norbaitek erabakitzen du besteari erasotzea, edo tiro egitea; norbaitek agintzen du eta norbaiten erabakia da. Horrek esan nahi du ardurak eta epai moralak daudela. 

Eta gerra beti da txarra. Baina makinak gero eta adimentsuagoak bihurtzen badira, eta erabaki horiek hartzeko ardura esleitzen bazaie, norena da erantzukizuna? Pertsona bat ezagutzeko eta hura hiltzeko programa garatu duenarena? Diseinatu duenarena? Saldu duenarena? Sistema erabiltzen duen gobernuarena? Zaila da aurreikustea horrek nola aldaraz dezakeen gerra.

Uste dut horren gainean eztabaidatu egin behar dela, eta oso kontuz aztertu beharreko kontua dela. Baina oso eszeptikoa naiz; ez dut ikusten horretan ari garenik. Horrenbestez, beti saiatzen naiz horrelako armak debekatu behar direla diotenak babesten eta bultzatzen.

Bestalde, filosofia ikasi duzu. Uste duzu erabil­garria dela, edo, are gehiago, beharrezkoa dela filosofia aintzat hartzea, adimen artifizialaren ga­ra­penean?

Zalantzarik gabe, filosofia oso erabilgarria izan zait. Uste dut ikasten duzun edozer erabilgarria izan daitekeela noizbait. Eta filosofia ikasi baduzu, adimen artifizialaren arazoez pentsatzen duzun moduan eragingo du. Jakina, teknikari asko adimen artifizialaren alderdi teknikoez soilik arduratzen dira. Baina guk argitu nahi ditugun galderak ez dira soilik teknikoak; hau da, nola detektatuko dugu munduaren egitura? Zergatik ematen du mundua legeen mende dagoela, eta ez zoriaren mende? Nire iritziz, horrelako galderak, sakonean, filosofikoak dira, eta ikuspegi horretatik ulertu behar ditugu.

Zer beste diziplina hartu beharko lirateke kontuan?

Azken finean, adimen artifizialak denean eragingo du, eta, beraz, alderdi guztiak hartu beharko lirateke kontuan, hasi zientzia naturaletatik eta arteraino. Baina ekonomia, politologia, gizartea… Hain zuzen, gizartean eztabaida handiagoa behar da. 

 

Arg. FBBVA

Zer iritzi duzu ikerketa epe batez gelditzeko sortzen ari diren eskaerez?

Esan berri dudan bezala, beharrezkoa iruditzen zait adimen artifizialaren garapenaz eta ondorioez eztabaidatzea eta gogoeta egitea. Baina moratoria horiek ez dira batere errealistak; ez da gertatuko. Esanguratsua da eskaeratako baten atzean Elon Musk egotea. Kontua da konpainien arteko lehia dagoela, eta atzetik datozenek aurrekoak harrapatu ahal izateko denbora eskatzen dute. 

Hori baino askoz ere garrantzitsuagoa da ulertzea nola funtzionatzen duten sistema horiek, aztertzea zer ondorio izan ditzaketen, eta ikustea nola berma dezakegun onerako erabiliko direla. Eta hori jendearekin egin behar da; ezin da guztia konpainien eskutan utzi.

Orain pentsaezina den zer ekar dezake adimen artifizialak etorkizunean?

Galdera horri ezin zaio erantzun. Ezin da aurreikusi zer gertatuko den. Internet sortu zenean ere, ezinezkoa zen jakitea gaur egun nola erabiliko genuen eta zer ekarriko zigun. Gaur egun, poemak sortzeko gai diren sistemak ditugu. Hor jauzi bat dago, eta etorkizunean gero eta arruntagoa izango da makinen eta pertsonen arteko solasaldia. 

Pentsatu behar dugu nola sendotu gizartea, jabetu dadin adimen artifizialaren erabilera onaz eta txarraz.