Computadores con sentido común

Henry Lieberman, director del grupo Software Agents en el Instituto Tecnológico de Massachusetts. / Pablo Correa

Mantenerse activo durante 25 años en la competitiva y siempre cambiante arena de la innovación tecnológica no es fácil. Henry Lieberman, director del grupo Software Agents en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), dice que el secreto está en imaginar el futuro en todo momento y luego preguntarse cómo hacerlo realidad.

Lieberman trabajó entre 1972 y 1987 como investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT. Más adelante participó en la creación de Logo, el primer lenguaje de programación concebido para trabajar con niños y jóvenes.

¿Cuáles han sido los cambios más drásticos que se han dado en el Media Lab desde que usted se vinculó?

Creo que el mundo ha cambiado desde entonces, y de muchas maneras se puede decir que se parece más a las visiones del Media Lab. Muchos proyectos en los que trabajamos en los primeros años se hicieron realidad.

El nombre de su grupo, Software Agents, suena como a programas que tienen vida propia.

Es correcto. Los computadores siguen siendo difíciles y frustran a la gente. Las interfaces se están haciendo más y más complicadas. Creo que podemos aplicar otras formas de pensar para hacer interfaces distintas a las comerciales. La idea es que puedas delegarle objetivos a un agente de software de la misma forma en que lo haces con tus agentes de viajes o finanzas. Por ejemplo, decirle: quiero ir a Bogotá, Colombia, y que busque las distintas opciones.

Cuando usted comenzó a trabajar en este campo se tenía otra visión sobre cómo operaría la inteligencia artificial.

En los primeros años de la inteligencia artificial lo que la gente pensó era que existiría un superrobot inteligente. Quizás ese sea un objetivo para algunos, pero está lejos. Lo que podemos hacer ahora es usar la inteligencia artificial para mejorar todas las interfaces. Lo que hago es colectar el conocimiento sobre la vida cotidiana de las personas, de tal forma que se lo podamos dar a la computadora para que tome mejores decisiones o haga mejores recomendaciones.

¿Qué es Open Mind Common Sense, uno de los proyectos en los que está involucrado?

La idea al inicio del proyecto era estudiar el conocimiento que tienen las personas de la vida cotidiana. Averiguar cuántas ideas simples se podían construir. Ideas simples como “un saxofón se usa para el jazz” o “las sillas son para sentarse” o “el agua moja”. ¿Cuántas ideas de este tipo tiene una persona en la cabeza? ¿Un billón, un trillón? Nadie lo sabe. Pero calculamos que si la vida de un ser humano dura en promedio 3.000 millones de segundos, probablemente sería un número alrededor de los 100 millones. Si es así, esas son buenas noticias, porque podemos almacenar 100 millones de conceptos en los computadores que tenemos hoy en día. Tratamos de crear una red semántica. Hoy tiene alrededor de un millón de conceptos en inglés y estamos intentando en otros idiomas, incluyendo minorías culturales, lenguas que están en peligro de extinción. De nuevo, es un conocimiento útil para las decisiones que un computador necesita tomar.

¿Se trata de usar otra lógica para programar computadores?

Estamos tratando de acercar el razonamiento que usan los computadores al que usan los humanos.

¿Cómo vamos a usar estas herramientas?

Creo que interactuaremos en lenguajes nativos con los computadores. Las máquinas tendrán reconocimiento de voz y más elementos para resolver problemas. También estamos trabajando con Samsung en electrodomésticos, para que simplemente puedas hablarle a tu televisor o teléfono.

¿Cuáles son las principales barreras para su trabajo como investigador e innovador?

Principalmente, el conservadurismo de las personas. También la inversión. No hay suficiente inversión en educación e investigación.

¿Qué tan difícil es para usted mantenerse al día en nuevas tecnologías?

Las cosas van al mismo tiempo rápido y lento. Van rápido en el sentido de que la gente crea nuevos algoritmos, tecnologías, lenguajes de programación. Pero la mayoría de eso no tiene importancia. Así que el problema es que no hay suficiente atención a lo que nosotros consideramos realmente importante. Por ejemplo, estoy muy interesado en la idea de programar computadores en idiomas nativos, en inglés o en español. Es algo muy difícil y no hay suficiente gente intentándolo.

Otro de sus sueños es enseñar a las computadoras a partir del ejemplo.

Muchas personas aprenden con ejemplos. Si te quiero enseñar a atarte los zapatos te doy un ejemplo. Pero es diferente al programar un computador en el que tienes que escribir un programa general para todas las circunstancias. La idea es poder programar mostrándole a la máquina lo que quieres que haga. Por ejemplo, eligiendo un vuelo: puedes hacerlo una vez y la próxima vez ya sabrá algo sobre tus preferencias.

¿Cuál es su fórmula para ser innovador?

Creo que la habilidad más importante es ser visionario, imaginar el futuro y luego preguntarte cómo hacerlo realidad.