- Buenos días, bienvenidos a un nuevo episodio de este.
Somos UPM, el podcast Random de la Universidad Politécnica de Madrid.
Hoy vamos a hablar de dos palabras
que cada vez son más comunes en nuestro lenguaje
y que cada vez están más presentes en nuestro día a día,
pero de las que realmente sabemos muy poco. Vamos a hablar de algoritmos,
una palabra que normalmente viene asociada a redes sociales y también
vamos a hablar de inteligencia artificial, que con elementos como ChatGPT,
pues cada vez están también más presentes en nuestras vidas.
Y lo vamos a hablar con nuestro invitado de hoy,
que es profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros
Informáticos de aquí de la Universidad Politécnica de Madrid
y que conoce bastante el tema porque trabaja día a día con ello.
Él es Alejandro Rodríguez.
Buenos días Alejandro, un placer tenerte aquí.
- Gracias por invitarme.
- Bueno, lo primero vamos a ir un poco a definir
qué es todo esto, porque como decimos algoritmos,
Inteligencia Artificial son palabras que cada vez utilizamos más
pero que no todos sabemos realmente en qué consisten.
¿Qué es un algoritmo?
- Bueno, pues un algoritmo al fin y al cabo es como una especie de receta,
digamos,
que son las instrucciones que tiene
que seguir un programa de ordenador para llegar a un cometido determinado.
Pues al final tenemos una entrada, tenemos una serie de pasos
y tenemos una salida.
Eso es lo que es un algoritmo al final, pues es una forma...
Podemos verlo como un símil de una receta de cocina
que partiendo de los ingredientes base, nos acaba dando
pues un plato de cocina, un plato de comida.
- ¿Y para qué están utilizando esos algoritmos las redes sociales?
Porque últimamente es verdad que cuando se habla de algoritmos
se habla mucho de cómo los usan las redes sociales.
-Bueno, pues en redes sociales, sobre todo los algoritmos, tienen como objetivo
maximizar el tiempo que estamos en la red social.
Al final, a la red social lo que le interesa es que estemos ahí
el mayor tiempo posible, porque eso incrementa
por ejemplo, pues que nos puedan dar un contenido
personalizado, en tema de anuncios, por ejemplo,o que nos pueda mostrar
la información que pueda ser de nuestro interés. Que por lo tanto, pues
bueno, estemos ahí el máximo tiempo posible.
Entonces, fundamentalmente lo que tratan
es de utilizar la información que saben de nosotros
para darnos un contenido que nos que nos resulte atractivo. ¿No?
Al final cuanto más tiempo estemos ahí, pues para ellos mejor.
-Hay muchísimo público en redes sociales... Según un informe que ha sacado
el Instituto IAB, solamente en España, lo voy a mirar para que no me equivoque,
hay más de 30,5 millones de usuarios de redes sociales y se utilizan
cuatro redes sociales de media.
Entonces un poco la polémica estaba en si estos algoritmos realmente están
definiendo lo que nosotros vemos en función de intereses de las empresas.
No sé si esto es así o si realmente vemos lo que nosotros queremos ver.
- Bueno, aquí esto es una cosa que el tema de que las empresas
puedan estar definiendo, digamos, lo que vemos, o sea, está claro que sí,
en el sentido de que ellos desarrollan los algoritmos.
O sea, esto es una cosa que es obvia.
Ahora bien,
se supone que estos algoritmos deberían ser, vamos a llamarlo asépticos,
O sea, deberían aprender de nuestros intereses
y en base a sus intereses, mostrarnos un contenido personalizado.
La realidad es que ponerse a analizar hasta qué punto ese contenido realmente
encaja con lo que nosotros queremos o encaja con lo que nos quieren mostrar
es un tema bastante complicado y que yo creo que requiere un análisis
bastante profundo y no sé hasta qué punto es, digamos, tan fácil de
de aseverar ciertas cosas.
Luego sí que es verdad que hay una cuestión con los algoritmos
y es que a medida que nosotros vemos un contenido que nos gusta,
se genera un fenómeno que se denomina como de cámara de eco, ¿no?
Que al fin y al cabo
es que retroalimentamos y acabamos viendo siempre lo mismo, con lo cual
lo que ocurre es que a veces esa esa cámara de eco
hace que solo nos centremos en un tipo de contenido que es el que nosotros queremos
y no seamos capaces de ver otras cosas
que puedan ser las que nos den un poco, digamos un puntos de vistas diferente.
Entonces hay que tener también un poco de cuidado con eso, porque al fin y al cabo
los algoritmos no dejan de,
al fin y al cabo, en teoría, basarse en lo que nosotros queremos.
- Claro, porque el algoritmo aprende de lo que tú estás haciendo en la red social.
- Exactamente.
Aprende de lo que tú estás haciendo,
aprende de si yo estoy en Instagram y me paro a ver un determinado vídeo,
o le doy like o comento o lo reenvío, por ejemplo,
pues se basa en esa información.
Luego también hay algoritmos y redes sociales
que por ejemplo, lo que hacen en ocasiones es que te perfilan
y perfilan a otro usuario y aunque tú ves un determinado
tipo de contenido, son capaces de identificar que ese
otro usuario y tú os parecéis, y lo que puede hacer es recomendarte
contenido que le guste a otro usuario.
Lo que hace es una especie de asociación,
en la que dice bueno, pues como tú y yo nos parecemos,
yo sé que a ti te gustan estas cosas, yo sé que al otro le gustan estas otras,
pero os parecéis,
voy a probar a darte un contenido que digamos que sería cruzado.
Entonces eso, por ejemplo,
ocurre en Instagram con la famosa lupa que a veces tú ves un contenido
que de hecho este contenido no lo he visto nunca,
por qué me lo muestra... Pues precisamente porque está perfilándose.
- ¿Y qué papel juega la Inteligencia Artificial en todo esto?
No sé si esos algoritmos utilizan también Inteligencia Artificial.
- Sí... Bueno, a ver,
la Inteligencia Artificial ahora es que está presente prácticamente en todo.
Y es verdad que a veces es muy complicado saber cuando es Inteligencia Artificial
o cuando no. También
la definición de Inteligencia Artificial ha ido cambiando a lo largo de los años.
Pero sí, la gran mayoría de las redes sociales
pueden utilizar modelos de Inteligencia Artificial.
Precisamente se entrenan con ese contenido que, bueno, obviamente
tienen acceso a miles de millones de tipos de datos
y pueden utilizar ese contenido
para entrenar un modelo que nos pueda ayudar a hacer
recomendaciones personalizadas del contenido que quiere mostrarnos.
- Porque, ¿en qué consiste exactamente la Inteligencia Artificial?
¿Cómo se puede definir un poco, por así decirlo, de un modo de estar por casa?
- Vale, vamos a hacerlo, vamos a tratar de hacerlo así.
La Inteligencia Artificial, lo que trata básicamente es de que las
las máquinas sean capaces de emular de alguna manera lo que se supone que es
la inteligencia humana, que sean capaces de tener un comportamiento
que emule esa inteligencia.
Lo que pasa es que la Inteligencia Artificial
realmente es un área muy, muy, muy grande.
O sea, no es un área, y sobre todo más en los últimos años,
nicho
Entonces hay muchísimas técnicas o subáreas de la Inteligencia Artificial.
Pero el objetivo, digamos principal o primordial, sería eso:
que las máquinas traten de emular el comportamiento que tiene un humano.
-Al margen de ChatGPT
que es como lo que más conocemos así ahora mismo de Inteligencia Artificial.
¿En qué campos se está aplicando ahora mismo la inteligencia artificial?
- Bueno, me alegra esa pregunta, porque precisamente yo siempre digo que
cuando surgió ChatGPT lo que ocurrió fue que, digamos, se abrió la caja de Pandora,
o sea, cuando Open AI libera ChatGPT y sobre todo
me refiero a que lo libera a un nivel de acceso al público generalista.
Es cuando, aunque la Inteligencia Artificial lleva existiendo muchísimas décadas,
o sea, esto no es un concepto nuevo ni mucho menos...
Se ha oído hablar también de los inviernos de la Inteligencia Artificial
porque tuvo más repercusión y luego bajó la cosa.
Ahora parece que estamos en una época de bonanza
para la Inteligencia Artificial,
pero la realidad es que esto
lleva muchísimo más tiempo y hay muchísima más Inteligencia Artificial
que ya ChatGPT, que es un tipo de Inteligencia Artificial generativa.
En este caso. También.
¿En qué áreas?
Bueno, pues la verdad es que se utiliza en muchísimas áreas,
en industria se utiliza en turismo, se utiliza en medicina, o sea,
hay muchísimas.
O bueno, en nuestro día a día
hay muchísimas cosas que estamos utilizando que tienen Inteligencia Artificial.
en realidad... Lo que comentamos de las redes sociales,
por ejemplo, los sistemas de recomendación y las plataformas tipo Netflix,
Amazon, etcétera, utilizan este tipo de de Inteligencia Artificial.
Desde luego, no es una cosa que se limite única y exclusiva
exclusivamente a esta app.
- ¿Nosotros somos conscientes los usuarios,
tú crees, de todos los datos que damos cuando hacemos yo
que sé una transacción económica o cuando buscamos algo en Google?
- Bueno, probablemente somos conscientes, pero no queremos serlo.
Es decir, nosotros al final tenemos que tener en cuenta que cuando nos están
dando una serie de servicios de manera gratuita, algo tiene que haber detrás.
Y ese algo que hay fundamentalmente es los datos que estamos dando.
Al fin y al cabo yo tengo un montón de servicios,
por ejemplo,
que me ofrecen empresas como Google, sin coste o sin un coste aparente.
Pero claro, eso implica que nosotros
estamos dando un montón de información, igual que las redes sociales.
Las redes sociales son gratuitas,
no hay que pagar la mayoría de ellas, no hay que pagar nada.
Pero claro, a cambio nosotros estamos dando una información
que luego esa información se utiliza para vender a terceros
y que nos puedan dar, por ejemplo, publicidad personalizada.
Ya no solo la que nos muestran en la red social, sino la que luego yo por ejemplo,
pueda tener en cualquier otra plataforma, porque al final existe un cruce de datos,
que esa información se está, se está explotando.
-Ahora mismo,
¿por qué ámbito están las investigaciones en Inteligencia Artificial?
¿En qué se está trabajando más?
- Bueno, a ver, ahora mismo con el tema de ChatGPT, como digo, es verdad
que ha habido un boom en términos de lo que es la Inteligencia Artificial
generativa a nivel no solamente textual.
Por ejemplo, en la Inteligencia Artificial multimodal que pueda trabajar
con diferentes tipos de datos.
Pero bueno, la pura realidad es que en la Inteligencia Artificial
a mí no me gusta llamarla clásica, pero lamentablemente ahora mismo
ya se la conoce como clásica
parece a todo lo a todo lo que no es la generativa,
hay muchísimas áreas en las que se está trabajando
Entonces, por ejemplo, como comentaba antes,
la medicina es uno de esos campos
donde se está tratando de utilizar la Inteligencia Artificial para
múltiples tareas.
Un ejemplo por poner así uno así muy,
muy relevante, porque ganó el Premio Nobel de Química.
El hecho de poder tratar de predecir
el plegamiento de las proteínas es un hito y en este caso
el sistema de alphafold que nos permite trabajar en este área
y que va a revolucionar probablemente el desarrollo de fármacos,
así como muchas áreas de la ciencia de la salud.
- Eso te quería preguntar, porque tú además eres Presidente
de la sociedad Española de Inteligencia Artificial en Biomedicina.
No sé ahora mismo, lo que me dices tú,
ejemplos concretos de aspectos médicos
en los que la Inteligencia Artificial realmente está cambiando las cosas.
-Vale, pues mira, aparte de, por ejemplo, lo que te he dicho en Alphafold,
sí que hay muchos sistemas
que están utilizando, por ejemplo, o que están ayudando en términos
de análisis de imagen. En imagen médica, por ejemplo, en radiografías
que pueden asistir o que pueden ayudar, por ejemplo, a encontrar determinado
tipo de patologías, por ejemplo, en determinadas tipos de imagen médica.
También una cosa que se está empezando a utilizar mucho
es para los ensayos clínicos.
Por ejemplo, tratar de utilizar la Inteligencia Artificial de
tal manera que yo pueda abordar un montón de historiales médicos
y que yo pueda sacar, por ejemplo, criterios de inclusión y exclusión
para pacientes que son susceptibles de entrar en un ensayo clínico o no,
porque al fin y al cabo, los médicos, cuando tienen un pool de pacientes grande,
es muy difícil que puedan recordar exactamente quién cumple o no cumple,
Entonces, la inteligencia artificial puede ayudar en esto.
En sistemas de diagnóstico.
por ejemplo, que podamos utilizar la Inteligencia Artificial para hacer,
pongamos, una especie de pre clasificación o que podamos dar una prioridad,
por ejemplo, a determinados pacientes o no en usando este tipo de sistemas.
Hay muchos ejemplos realmente en el área de biomedicina que tienen aplicación
directa de la Inteligencia Artificial.
- Pero como estamos viendo con estos ejemplos que nos estás poniendo,
la Inteligencia Artificial está pensada en estos casos
siempre para
complementar la acción de un humano... Porque ya sabes que hay muchos alarmistas
que dicen que bueno,
que ya no vamos a servir prácticamente para nada
y que nos va a desbancar en todos los ámbitos.
- Mira, yo aquí soy una persona bastante comedida y no me gusta
tampoco hacer predicciones futuristas, porque luego el tiempo te da...
-Te pone en su sitio. - Te pone en su sitio, exactamente.
Entonces yo a nivel en la en el área de biomedicina,
de hecho, hace dos o tres semanas me me entrevistaron
en Radio Nacional de España sobre este tema,
y yo siempre digo que efectivamente tiene que ser una herramienta para ayudar.
Yo siempre cuando hablo de estos temas digo que al final
una persona tiene una capacidad muy limitada. O sea, somos personas,
tenemos nuestros sesgos, tenemos nuestra memoria que está limitada,
nos olvidamos de cosas,
recordamos la Inteligencia Artificial en
teoría no puede tener sus sesgos, obviamente a nivel de entrenamiento,
pero la realidad es que no tiene esa limitación.
Entonces, yo creo que es una herramienta fenomenal
para que pueda ayudar,
para que pueda tener en cuenta precisamente variables que quizás,
por ejemplo, un profesional de la medicina en un determinado momento pueda tener.
Yo siempre pongo como ejemplo un caso que me
me pasó que si quieres te cuento porque creo que es bastante ilustrativa
Además es real, es anecdótico pero ilustrativo. Yo hace muchos años,
me fui a Tailandia, me caí en un río,
me comí un escorpión y me hice un tatuaje.
Siempre lo he contado
además en mis clases para para ilustrar la inteligencia artificial.
Y lo que me pasó es que cuando me caí en el río, pues bueno,
casi me muero en el río.
Me tuvieron que sacar. Al principio parece que no pasó nada.
Yo seguí mi viaje,
pero cuando volví a España me me puse muy enfermo.
Me tuvieron que ingresar en el hospital
y al final a mí me tuvieron que dar el alta.
Después de
ponerme un antibiótico de amplio espectro sin saber qué me había pasado.
Fue un mes más tarde cuando me dijeron oye,
resulta que tenías leptospirosis, una bacteria,
la leptospira que cuando me caí al río, pues bueno, la cogí, vale.
El caso es que yo como prueba de concepto dije voy a preguntar a ChatGPT y a darle
exactamente la descripción de mi caso y ChatGPT fue capaz de sacar
el virus leptospirosis como una de las primeras opciones.
Te caíste a un río, había agua contaminada,
Probablemente sea leptospirosis. ¿Quiere decir esto
que tiene que ChatGPT tiene que sustituir a un médico?
-No, pero puede complementarlo porque
la leptospirosis, por ejemplo, no fue ninguna de las opciones que se consideró
cuando yo me caí al río o cuando yo estuve en el hospital ingresado.
Se consideraron muchas otras enfermedades infecciosas, pero no la leptospirosis.
Este es un ejemplo que es normal porque además la leptospirosis en España era muy poco.
No era común.
Es verdad que me pasó en Tailandia,
vale que había que tenerlo en cuenta, pero claro, no tiene por qué necesariamente
uno saber o acordarse de que hay leptospirosis en Tailandia.
- Son muchos factores que una mente humana quizá no pueda tener en cuenta.
-Exactamente.
Entonces, yo creo que este tipo de herramientas
sirven para ayudar. Pero la decisión final siempre es
tiene que seguir tomando los humanos porque más el humano tiene una cosa
que se llama la experiencia, llamémoslo a veces ese 6.º sentido,
pero que se basa en en una experiencia muy dilatada
que generalmente al final es quien tiene la razón y quien acierta.
Y bueno,
en este caso que te he dicho, Tailandia es un ejemplo, pero hay muchos ahí.
De hecho ya se está utilizando mucho la IA generativa midiendo
para ver cómo de bien funciona, por ejemplo en temas de diagnóstico.
Y más diagnóstico.
-Bueno, estamos en una universidad,
entonces no nos podemos olvidar también de lo que les interesa a los estudiantes
¿qué campos, qué salidas profesionales se abren para los estudiantes
en el ámbito de la inteligencia artificial en los próximos años?
- Bueno, yo creo que es un área
que va a tener una evolución muy, muy grande.
Yo creo que al final se se van a crear perfiles precisamente
de profesionales que lo que traten es de ser capaces
de mejorar estas inteligencias artificiales,
que sean capaces de entender cómo funcionan.
Por eso creo que es muy importante también, además, no dejarse
digamos de lado el fundamento teórico y técnico que hay detrás,
porque sin entender ese fundamento teórico técnico, es muy difícil
ser capaz de mejorar estas inteligencias.
Entonces yo creo que
va a haber una gran demanda precisamente de las empresas que quieran incorporar
herramientas de Inteligencia Artificial en su operativa diaria
y que van a necesitar de perfiles que estén adaptados
y que sepan precisamente como hacer este tipo de tareas.
-¿Y qué consejo le darías a un chico que ahora mismo no se decide
pero está pensando en venir a estudiar aquí a la universidad,
algo relacionado con Inteligencia Artificial?
- Bueno, pues yo lo que le recomendaría es que,
que es lo primero, que la inteligencia es una cosa que es muy importante
es leer mucho, informarse mucho hoy en día mucho.
Pues precisamente mucho podcast,
mucha divulgación sobre temas de inteligencia
que me parece que es maravilloso y que está muy bien,
pero que hay que bajar también un poquito al terreno y al barro.
Luego también que tengamos en mente recordemos que la Inteligencia Artificial
no es solo Inteligencia Artificial generativa.
Hay un mundo mucho más amplio detrás de la Inteligencia Artificial
y que creo que hay que intentar ver todas las opciones que existen,
porque al final es en la que también tú
una manera de otra, puedes ver cuál te interesa más o cuál le interesa menos.
Entonces bueno, informarse, leer lo máximo posible y estar al día,
que también es verdad que es muy difícil porque precisamente ha habido un boom
muy grande con la Inteligencia Artificial y cada vez cuesta más.
Y cada vez hay más cosas y más. Diarias.
- Exactamente, eso es bueno.
Ya sabes que a todos los invitados que vienen a este podcast
le ponemos una pequeña trampa antes de la despedida,
que es que nominen a una persona que a ellos les parezca
que puede ser interesante que venga a sentarse aquí
a nuestro podcast en futuras ocasiones.
No sé si tienes un nominado nominada.
Bueno, pues
sí tengo, tengo una, tengo una nominada.
De hecho igual me mata luego por esto, pero sí, mira, me gustaría
nominar, además a una persona que creo que lo haría muy bien.
De hecho, dio el discurso de investidura de doctores de este año.
Fue mi estudiante de doctorado que es Lucía Prieto,
que ahora está como profesora también en nuestra escuela
y que de hecho trabaja en la línea investigación que concretamente
estamos desarrollando ahí en el CTB y que creo que puede ser una
una muy buena candidata para venir aquí. - Fenomenal.
Pues nada, emplazando a Lucía a que venga futuras ediciones de nuestro podcast,
te doy las gracias por haber venido.
Ha sido un verdadero placer
y a todos vosotros os esperamos en una nueva edición de este
Somos UPM, el podcast Random de la Universidad Politécnica de Madrid.