Que hoy tengamos toda la tecnología que poseemos a nuestra disposición es, en gran parte, su culpa. Porque Alberto Sangiovanni Vincentelli (Milán, Italia, 1947) transformó radicalmente la forma en la que se construían los chips , esos ‘cerebros artificiales’ que hacen funcionar casi todas las cosas que tenemos alrededor, desde nuestros ordenadores a nuestros coches, pasando por marcapasos a casi cualquier producto eléctrico. Todo ocurrió en las décadas de los 70 y los 80, un momento en el que estos circuitos integrados se construían de forma artesanal; él ideó la forma de automatizar el proceso, haciéndolo más rápido, sencillo y preciso. A partir de ahí, empresas como Intel, IBM o HP (para las que este doctor en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación también ha trabajado) crecieron como la espuma gracias a sus algoritmos, de libre uso. Hoy, Sangiovanni Vincentelli, sigue en activo: es autor de más de un millar de artículos científicos, continúa impartiendo clases en la Universidad de California en Berkeley (aunque ChatGPT asegure que ya se ha jubilado) y mantiene su colaboración con una de las empresas que fundó, Cadence, que junto a su otro ‘hijo’ empresarial, Synopsys, son la base de la industria de los chips de silicio con cuna en Silicon Valley sobre la que pivota toda nuestra tecnología actual. Horas antes de recibir el Premio Fronteras del Conocimiento, desde la sede de la Fundación BBVA, charla con ABC sobre pasado, presente y futuro de la industria. -¿Cómo se le ocurrió la idea original? -En la década de los 70 la gente cortaba cada chip en un proceso largo y tedioso. La intención era sustituir en lo posible la mano de obra humana con métodos automatizados porque tenía varias ventajas. Primero, cuando tienes automatizado el proceso, la parte creativa mejora, porque puedes probar de forma más rápida muchísimas más aplicaciones diferentes. Por otro lado, cuando haces las cosas a mano es más probable cometer errores; sin embargo, si creas los chips con una herramienta que está probada, sabes que los fallos disminuirán. Y, por último, y no menos importante, piensa que en un teléfono móvil hay más de 4.000 millones de transistores; multiplica por el número de teléfonos móviles en el mundo. Sería imposible producir tanto sin herramientas automatizadas. Es importante reseñar que, para cada caso concreto, inventamos un algoritmo diferente, porque no es igual crear un chip para un automóvil que para una calculadora. Noticia Relacionada estandar Si John Jumper, el ‘chico’ de Google que podría ganar un Nobel: «Con AlphaFold2 sentimos que habíamos cambiado el mundo» Patricia Biosca Tiene menos de 40 años y ha creado junto con Demis Hassabis, jefe de DeepMind, un sistema basado en inteligencia artificial que ha supuesto una revolución en la creación de fármacos y la comprensión de enfermedades -Lo de la automatización siempre ha dado un poco de miedo, por aquello de que podría quitarnos los puestos de trabajo. Ahora parece que a esa palabra le toma el relevo la inteligencia artificial. -Hay diferencias entre lo que nosotros hicimos y lo que la gente supone que es inteligencia artificial. Si se entiende desde la perspectiva de desempeñar una tarea que el humano puede hacer, sí, en teoría eso es lo que hicimos; pero en nuestro caso fue crear algoritmos para resolver una tarea de forma matemática de la que ya sabes el resultado de antemano, no hacer algo de lo que no sabes cuál será la solución. Ese es el campo del aprendizaje automático, que es a lo que ahora la mayoría de la gente se refiere con inteligencia artificial. Pero esto es solo una rama que utiliza modelos estadísticos tan grandes que le ayudan a hacer predicciones. Esa es la parte que da miedo de la inteligencia artificial: la incertidumbre de la respuesta. Que no sabes de antemano la respuesta que obtendrás. -Y no siempre acierta. -Lo que obtienes es algo que anticipó por estadística, que es algo así como andar a ciegas e ir tocando todas las cosas hasta que das con la clave. Sin embargo, en nuestro caso es un proceso diferente: automatizamos una técnica de la que ya sabemos todos sus pasos y la máquina la realiza de forma más precisa incluso que nosotros mismos. Hoy en día existen sistemas que aúnan ambas métodos, como las herramientas para diagnóstico médico. Pero siempre están supervisadas por un doctor. También son muy útiles en ciencia: actualmente se publican cientos y cientos de estudios y es casi imposible estar al día. Si posees herramientas capaces de cribar todos estos trabajos y de encontrar los más relevantes para tu campo, pueden ser de gran ayuda. -¿Qué piensa sobre ChatGPT? -Está muy de moda porque es un modelo de lenguaje muy preciso. ¿Por qué? Porque aprende de todo lo que está escrito y va incorporando conocimientos según se usa. Sin embargo, aunque el lenguaje es muy bueno, a veces se equivoca en el contenido. Y esto es un problema, porque obtienes respuestas que parecen reales, y que gramaticalmente están muy bien escritas, pero pueden no ser verdad. Es por ello que necesitas de tu propio juicio para verificarlo. Aunque el modelo sigue aprendiendo y hay gente que le dice ‘esto está bien’, ‘esto está mal’, realizando lo que se llama ‘aprendizaje de refuerzo con intervención humana’, tendría que haber muchas personas ingresando información correcta para que tuviese menos fallos. Noticia Relacionada estandar Si Steven Pinker: «No podemos tener un gobierno totalitario que obligue a la gente a dejar los combustibles fósiles» Isabel Miranda El psicólogo cognitivo y escritor descarta un apocalipsis generado por una IA, aunque sí cree que puede contribuir a un aumento de la desinformación -Pero, en algún momento, está tecnología mejorará. ¿Hasta dónde podría llegar? -Esta tecnología se nutre de inputs, que son entradas, que convierten en outputs, que son salidas. Si los inputs son incorrectos, los outputs también lo serán. El punto está en cómo se seleccionan las entradas con las que se alimenta la herramienta. Incluso entre nosotros, los humanos, podemos decir mentiras: yo te puedo contar una historia y tú eres libre de creerme o no. Pero, ¿por qué crees que lo que te estoy diciendo es verdad? Porque tengo credibilidad, porque publico muchos artículos… El verdadero problema de la inteligencia artificial está en que necesita de muchos inputs de calidad para ser certero, y hoy en día estamos rodeados de noticias falsas. Por ejemplo, ChatGPT dice que soy profesor emérito, algo que no es verdad, porque sigo en activo. ¿Y por qué dice eso de mí? Probablemente porque tengo 75 años y la mayoría de las personas están jubiladas a esa edad. También dijo que había ganado el Premio Nobel, cosa que no he hecho. -De mí asegura que soy directora de otro medio de comunicación para el que nunca he trabajado. -Claro, y esto tiene sentido. John Schulman, un antiguo estudiante de Berkeley, fue quien ideó este sistema en base a encontrar cuál era la palabra más probable que llegase después de una sucesión de palabras. Así es también cómo se construyen las respuestas, desde el punto de vista del lenguaje. No son los primeros programas que puedes ver de predicción de texto, pero este da un paso más allá. -Además de investigador, es fundador de dos empresas, Cadence y Synopsys, que en principio eran complementarias y acabaron siendo rivales. Al final, usted tuvo que elegir entre las dos. ¿No fue un poco como elegir entre dos hijos? -Sí, algo así. No sé si has visto ‘La decisión de Sophie’, con Meryl Streep, una película basada en un libro maravilloso. Ella tiene que tomar la decisión de enviar a uno de sus dos hijos a un campo de concentración. Y tuvo que elegir, porque si no habrían matado a ambos. Pero esta elección la dejó traumatizada. En cierto sentido me sentí así: durante tres meses, todos los días cambiaba de opinión. Entonces, un amigo con el que trabajé mucho y fundé ambas compañías me dijo que me quedara con él en Cadence. Es gracioso, porque unos años más tarde, él se cambió a Synopsys. -Vaya… -No, estoy muy contento con mi elección. Todavía estoy muy activo en la empresa y no me arrepiento. Además, ambas son del mismo tamaño y tienen mucho éxito, así que no podría haber tomado una decisión equivocada. Pero en ese momento no lo sabía, claro…
