Igual esta entrevista puede responder un poco a esa pregunta.
Hemos diseñado un sistema cognitivo que no es que procese el lenguaje natural, es que lo entiende. Y eso es algo que nadie hasta ahora había hecho para que se pudiera utilizar en un simple ordenador portátil como este.
¿Para qué sirve?
Ya lo aplicamos en hospitales como el Clínic, pero puede utilizarse en cualquier organización que necesite optimizar datos que ya tiene registrados. Este bar, por ejemplo, podría saber con Atomian cuántas aguas sirvió en mayo entre las tres y las cuatro de la tarde a partir de los datos de la caja registradora.
Hasta ahora había que mirar los tickets.
O antes un programador tenía que haber introducido previamente cada dato en una base. Entonces le pedías el dato a ese programador y te diría: bueno, ya te construiré yo una frase pensada para obtenerlo de la base.
¿Y cómo lo sabe su programa?
Si está registrado en algún sitio, Atomian encuentra los datos y además sabe relacionarlos incluso entre diversos orígenes. Por ejemplo, en el Clínic: ¿Cuántas veces recetó tal médico tal medicamento en el 2014?
Difícil saberlo si no han introducido antes en un mismo archivo todas las recetas.
Atomian los relacionaría. Es capaz de relacionar conjuntos de datos ya existentes. Supongamos que en el Clínic quieren saber por qué algunos pacientes desarrollan resistencias a un determinado medicamento...
Porque hay que ir descartando causas.
Deberías averiguar, por ejemplo, qué comieron esos pacientes durante las fechas que investigues; y qué otras medicaciones tomaron, y hasta si tienen perro.
¿Cómo relaciona tantos datos?
En una lista tienes los menús servidos durante un periodo y en otra los pacientes ingresados. La magia está en que Atomian relaciona esos datos y deduce que si este paciente estaba en esta habitación tal día y ese día se sirvió este menú, entonces lo comió.
Eso está muy cerca de pensar.
A mí me parece demasiado pretencioso llamar cerebro a Atomian, pero sí que es un sistema cognitivo de inteligencia artificial. Y el camino es enseñarle a pensar también con lenguaje natural como los humanos.
¿Por qué a los ordenadores les cuesta tanto entender el lenguaje natural?
Porque son ordenadores y procesan datos sin tener capacidad simbólica, que, en cambio, para nosotros es innata, instintiva e instantánea desde que somos bebés.
¿En qué sentido?
Pues en el de que Atomian es capaz de replicar el modo en que pensamos los humanos elaborando símbolos.
A nosotros nos cuesta muy poco no ser literales: a los ordenadores, muchísimo.
Así empezamos a enfrentarnos a uno de los desafíos a los que se enfrenta la inteligencia artificial. Me refiero a la paradoja que Moravec enunció en los 80: lo más fácil para un humano es lo más difícil para un ordenador.
Al ordenador le es más fácil ganarnos al ajedrez que distinguir entre gato y perro.
Superar la capacidad de cálculo humano requiere poca potencia computacional. En cambio, lograr las habilidades perceptivas y simbólica de un niño de un año es casi imposible para un ordenador.
Algo habremos avanzado.
Yo hoy lo reformularía diciendo: ¿cómo es posible que necesitemos introducir en un ordenador diez millones de fotos de perros y gatos para lograr que distinga con un porcentaje aceptable de aciertos entre un perro y un gato?
Algo hemos avanzado.
Poco un niño que apenas ha visto tres o cuatro perros y gatos en su vida sabe distinguirlos enseguida.
¿Por qué veo una mujer con un niño y sé que es la imagen de la Virgen María?
Eso es pensamiento simbólico y para nosotros es connatural, pero para el ordenador es inalcanzable incluso para los más avanzados. Por eso, me dediqué a investigar sistemas cognitivos para intentar solucionar esta paradoja.
Por ejemplo.
Ahora trabajamos en la lectura de documentos legales. Así que lo primero que hemos hecho es enseñarle a Atomian qué es un contrato. Y ahora ya puede extraer los datos clave, por ejemplo, de la escritura de constitución de una empresa de los miles de contratos de un registro.
¿Qué hay dentro de Atomian?
Algoritmos y estructuras de datos, pero sobre todo es un modelo de conocimiento.
¿Cuántos años lleva diseñándolo?
La tecnología Atomian lleva quince años desarrollándose y la empresa sólo tiene tres y yo llevo diecisiete investigando este tipo de sistemas cognitivos. La buena noticia es que creo que hemos superado el valle de la muerte, que es esa etapa en la que los inversores después de la ilusión inicial empiezan a desconfiar de que vayas a conseguir algo.
Pues parece que lo ha cruzado ya.
Mi mujer me ha tenido que ayudar con su sueldo alguna vez, pero sí, hemos llegado al final del valle y hay un gran resultado. Ahora ya somos quince en el equipo.
