La intel·ligència artificial està entre nosaltres des de molt abans que Google i les xarxes socials portessin el concepte d’algoritme al públic massiu. A Catalunya, fa 25 anys, un grup d’investigadors van voler traslladar aquest coneixement al territori i crear un espai de trobada. La proposta es va materialitzar en l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial (ACIA), que aquests dies organitza el seu 24è congrés anual per debatre els últims avenços de la tecnologia i connectar els membres de la comunitat. “Vam començar agrupant-nos gent amb ganes de parlar sobre IA als Països Catalans i en català, ja que hi havia molt contingut en anglès i una mica en castellà, però res en català”, explica el seu president, Cecilio Angulo, “hem establert lligams entre els diferents organismes que hi treballem i hem enfortit la nostra imatge com a actor clau per a la IA a Catalunya”.

Durant aquests anys han vist com la tecnologia ha passat de centrar-se en “la lògica, les regles i els sistemes de coneixement”, a veure l’eclosió de “la robòtica, la visió per computació, el machine learning i el deep learning”, però sempre des de la perspectiva acadèmica. “A nivell de país no tenim una gran inversió i no hem pogut créixer al ritme que ho ha fet l’empresa, que ha destinat grans quantitats de diners per poder estar al capdavant en la recerca, tot i que ens mantenim ferms en la recerca per garantir que la tecnologia avança sense vinculació a cap companyia”, afirma.

L’empresa té diners i productes on aplicar-la. Així ha arribat a la majoria de la gent.

Un dels punts d’inflexió de la tecnologia ve d’aquí. El primer és quan l’acadèmia s’adona del potencial de la IA a partir de les dades; i el segon, quan les grans corporacions nord-americanes veuen el potencial que té la seva aplicació. El MIT, Stanford i Harvard inverteixen diners per fer recerca i creen un munt d’algoritmes, però hi ha un moment quan Google i Amazon s’adonen de tot el que poden fer si ho porten a tot arreu. Els algoritmes d’aquestes empreses són en obert malgrat que cadascú l’hagi fet amb una estructura adaptada a ells. Els equips de Deep Mind a Google o la gent de NVidia tenen una component acadèmica molt forta i continuen publicant articles perquè són conscients que el coneixement segueix estant a l’acadèmia. Han trobat la manera de monetitzar-ho, però al final els algoritmes són números i és l’acadèmia qui estira el fil.

Té les mateixes prioritats l’acadèmia i l’empresa?

En investigació, el més important és com aconseguir bones dades, que estiguin netes i preparades per a la pregunta que s’ha de resoldre. I si no es tenen dades, és identificar el millor sistema per resoldre la pregunta. A l’empresa també li preocupa crear un bon model perquè serà menys costós, però el software i el desenvolupament d’algoritmes hi tenen també un pes important.

"La IA és a tot arreu, tot i que només en som conscients quan és evident com en els robots o en la visió per computació"

Abans tot era els algoritmes i ara han pres importància les dades. S’ha hagut de fer una passa enrere per avançar?

Sí, hem hagut de reflexionar sobre què ens aporten de debò les dades que tenim. També estem en fase de treballar sobre el hardware. Ara tothom utilitza com a processadors les GPUs, que són les targetes que estaven pensades per treballar amb les consoles. Permeten processos d’informació en paral·lel que permeten treballar amb algoritmes a una velocitat més ràpida. Quan vaig fer la tesi el 2001, un algoritme trigava 3 dies i mig a ser entrenat; avui, en 4 minuts ja en pots tenir un.

Catalunya compta amb el Barcelona Supercomputing Center, vital precisament per accelerar aquests processos. Com és el teixit investigador d’IA?

Tenim bons investigadors. De fet, la intel·ligència artificial a Espanya va néixer a Catalunya amb Ramon López de Mántaras, que és el pare de tots els investigadors. Va ser qui va potenciar els centres de recerca, per això el CSIC va apostar per la Universitat Autònoma de Barcelona com a lloc per crear l’Institut d'Investigació en Intel·ligència Artificial. A nivell espanyol, no tenim competència; i a Europa, hem de distingir entre acadèmia i empreses. Les empreses estan apostant molt per la recerca. Sabent que paguen cinc vegades més que els centres de recerca, no hi ha manera de retenir el talent. La part positiva és que acaben tornant. Potser això és el que necessitem, no pots prendre créixer pagant sempre l’acadèmia. Si aquest doble sistema d’investigació funciona, el teixit industrial ho notarà i el veurem créixer.

Per què deixen l’empresa per tornar?

No estem subjectes a uns objectius comercials com elles. Ara mateix, amb els que som, no es dona resposta a les necessitats. Cal una inversió forta en formació per a nous graduats. Entre totes les facultats de matemàtiques del territori, deuen sortir uns 300 graduats cada any, i no tots tenen la IA present ni estan preparats per dedicar-s’hi. També cal introduir la part tecnològica a branques no ho són. Els professionals de les ciències socials han d’entendre aquesta tecnologia i superar la tecnofòbia. Et pot agradar o no la tecnologia, però és innegable que hi és i cal ensenyar a utilitzar-la per entendre la part bona i la part dolenta d’ella.

"Cal alertar la gent, no pot ser que s’apropi a la tecnologia de forma naïf, però no hem d’alarmar"

La IA la trobem pràcticament a tot arreu, però no sempre en som conscients.

A la que fas una fotografia amb el teu mòbil, l’estàs utilitzant. La fotografia que et dona no és real, sinó que l’ha millorada a través de diverses imatges que captura a l’instant per superposar-les i obtenir-ne una versió millorada. Quan fem que la veu del mòbil s’escolti millor a través d’eliminar el soroll, apliquen algoritmes que neutralitzen el so ambient. També la trobem a casa, amb els electrodomèstics de menys de tres anys. Algunes rentadores calculen la dosis de sabó, d’aigua i temps del programa segons el pes. I als hospitals, els algoritmes ben entrenats poden ser clau per identificar tumors potencials. La IA pot ser més o menys sofisticada, però és a tot arreu, tot i que només en som conscients quan és evident com en els robots o en la visió per computació.

Per què tenim por dels robots, però no dels mòbils si tots empren algoritmes?

Precisament pel desconeixement. Hauríem d’entendre que si Google ens endreça els resultats d’una cerca d’una determinada manera això ve donat perquè ha captat informació nostra de cerques anteriors i de l’ús de les xarxes socials, però no en som conscients. En canvi, hi ha temor sobre els robots perquè veiem els de forma hominoide com nosaltres i creiem que ens poden substituir, quan això no és cert.

Centrem massa els debats ètics en posar límits a la tecnologia i menys en empoderar-nos amb ella?

Exactament. Amb la IA cal alertar la gent, no pot ser que s’apropi a la tecnologia de forma naïf, però no hem d’alarmar. Això només es pot fer amb educació perquè quan algú obri Twitter, sàpiga quines condicions està acceptant i com l’ha d’utilitzar. Això significa també acceptar que hi hagi corporacions tecnològiques i editorials rere l’educació perquè tinguin plataformes per accedir al coneixement i que s’adaptin als nous temps, però suposa ser conscient que s’accedirà a una determinada informació dels nostres fills. El problema aquí és que hi ha clara falta de transparència sobre les finalitats i una obsessió per acumular dades sense un objectiu clar.

"Hi ha una clara falta de transparència sobre les finalitats i una obsessió per acumular dades sense un objectiu clar"

S’hauria de regular l’entrada d’empreses en el públic si no hi ha plena transparència?

Sí, la transparència hauria de ser una obligació per regulació. Generalment, l’Estat arriba tard, no és capaç de seguir el ritme de la tecnologia. I, fins i tot, a vegades no vol. No pot ser que ens trobem davant situacions com la de les dades dels infants a les escoles perquè l’Estat no s’adona de les regles amb les quals està jugant o no les vol veure. No pot ser que sigui la ciutadania qui doni el toc d’alerta. El problema és el propòsit, no la tecnologia, les dades, el codi o l’algoritme.

Però sovint s’utilitzen aquestes eines perquè no hi ha alternativa.

Com hem deixat que siguin així de grans i tinguin tant poder aquestes empreses? Això és el que ens hauríem de preguntar. Van entrar al mercat amb propostes petites que van ser revolucionàries en el seu moment, i com que no s’han qüestionat, han crescut. S’han convertit en gegants que ja estan comprant empreses petites amb propostes molt interessant per un preu que és 10 vegades superior al seu valor. Potser caldria limitar el poder que tenen aquestes empreses.