Desde muy joven, Anima Anandkumar (Mysore, India, 42 años) tuvo clara su misión en la vida: desarrollar el potencial de la inteligencia artificial y su utilidad para el mundo físico. Primero en lo académico: “Cuando empecé no existían puestos para expertos de IA”. Luego dio el salto a la empresa privada con Amazon Web Services, donde trabajó como científica jefe de un equipo de deep learning (aprendizaje profundo, una técnica de IA avanzada basada en las llamadas redes neuronales). En 2018 entró en la compañía estadounidense de microprocesadores Nvidia, la décima de la historia en superar el billón de dólares de valoración en Bolsa, como directora de investigación en inteligencia artificial, donde estuvo hasta finales de 2023.
Ahora ha vuelto a la academia y es profesora en Caltech, el Instituto Tecnológico de California, una universidad privada donde intenta desarrollar una IA capaz de entender el mundo físico con sus infinitas variables. Anandkumar, que habla por videollamada con EL PAÍS, combina la investigación con la divulgación, piensa que la inteligencia artificial “será cada vez más invisible”, que el desarrollo de una herramienta como ChatGPT era cuestión de tiempo y opina que una regulación general de la IA puede ser “catastrófica” para la innovación.
Pregunta: ¿Cómo era el sector de la inteligencia artificial cuando empezó?
Respuesta: No existía ningún puesto relacionado con la IA en la empresa, así que empecé a trabajar en el mundo académico, en procesamiento de señales y comunicación inalámbrica. Hasta que en 2016 me uní a Amazon Web Services y empezamos a construir el equipo de IA en la nube. Allí además pude pasar de la teoría a la práctica. Tuve que empezar a pensar más allá de los algoritmos. ¿Qué necesita el mundo? ¿Qué necesitan las empresas?
P: Y luego se fue a Nvidia.
R: Allí dirigí la investigación en IA y trabajamos en los primeros modelos de lenguaje y en Nvidia Nemotron, una biblioteca de código abierto para la creación de modelos de lenguaje a gran escala. Open AI y otros utilizaron esa plataforma para entrenar sus propias inteligencias artificiales.
P: ¿Y qué hizo diferente a OpenAI? Llegaron antes que Nvidia.
R: Tenían la potencia de cálculo que hacía falta.
P: ¿Gracias a Microsoft?
R: Sí.
P: Ahora, sin embargo, su investigación se centra más en la relación de la IA con el mundo que nos rodea.
R: Aunque estaba en Nvidia, nunca me desconecté del mundo académico. En Caltech seguí investigando sobre cómo desarrollar la IA y su utilidad. Ahora todo gira en torno a la voz, el texto y las imágenes. Pero, ¿qué pasa con el mundo físico y con los problemas sin resolver en el mundo de la ingeniería y la robótica? Es muy difícil conectar el mundo digital con el mundo físico y crear una tecnología que nos ayude con estos problemas, pero esa es mi misión ahora.
Es muy difícil conectar el mundo digital con el mundo físico y crear una tecnología que nos ayude
P: ¿Por qué?
R: Mi padre era ingeniero mecánico y mi madre era ingeniería eléctrica. Trabajaban haciendo piezas de automóviles, y ese proceso involucraba la parte física y la parte computacional, porque había que programar a la máquina para que hiciera las piezas. Siempre me fascinó, porque no se trataba solo de programar en el vacío, sino de tener un impacto tangible. Nuestro objetivo es llevar todos los beneficios de la IA que hemos visto en el lenguaje y la visión al mundo real, y conseguir una inteligencia artificial general que tenga una comprensión física completa, a todos los niveles.
P: De momento ya han tenido avances en ese sentido.
R: Hemos conseguido poner a prueba la inteligencia artificial en casos concretos, como en las previsiones meteorológicas. Es muy complejo porque estás tratando de modelar toda la tierra, las nubes, el sol, la humedad. También estábamos luchando contra los algoritmos de predicción del tiempo que ya existían y que los expertos llevaban desarrollando durante tanto tiempo. Lo mejor de todo es que la agencia meteorológica europea tenía cuatro décadas de datos meteorológicos, así que los utilizamos para entrenar a nuestro modelo de IA y ver qué pasaba.
P: ¿Y qué pasó?
R: Para nuestra sorpresa, en el primer intento que hicimos consiguió obtener una predicción meteorológica muy precisa. No solo de un día típico de aquí de Los Ángeles, que siempre hace sol, sino que era capaz de predecir tormentas, huracanes y otros fenómenos meteorológicos extremos, y con mejores predicciones y más rápido que los modelos tradicionales. Fue un momento mágico, porque no esperábamos que fuera a funcionar tan rápido.
P: ¿Cree que las regulaciones van a tener un efecto importante en el desarrollo de la IA?
R: Creo que tenemos pensar en una regulación con matices, no puede ser un gran martillo que controle todo de la misma forma. Ya tenemos leyes y regulaciones que protegen a las personas, tenemos una agencia que regula la seguridad de los aviones, otra que regula los fármacos que son legales, etc. Si la IA se utiliza en cada uno de estos casos, el producto final todavía tiene que pasar esos controles. Esta revolución ha tenido éxito porque se ha basado en el código abierto y prohibir eso sería catastrófico. Solo unas pocas empresas podrían seguir la regulación y seguir desarrollando la tecnología.
La IA va a ser muy transformadora, pero será cada vez más invisible
P: ¿Cuál es su propuesta entonces?
R: Hay que centrarse en cada aplicación que tiene IA y ver si las leyes que hay son suficientes para proteger a las personas o si hay que reforzarlas. Por ejemplo, en el mundo de la información y los medios, si la IA tiene la capacidad de aumentar la desinformación, a lo mejor hay que aumentar las sanciones, pero no se puede crear una norma que sirva para eso y, por ejemplo, para el uso de la IA en la predicción meteorológica.
P: Hay voces diciendo que la IA ni está cambiando tanto nuestra vida ni la va a cambiar. ¿Usted qué opina?
R: La IA va a ser muy transformadora, pero será cada vez más invisible. En la última década, ya se han implantado muchos sistemas con IA sin que nos demos cuenta. La agencia meteorológica europea ya está utilizando la inteligencia artificial para predecir el tiempo, pero la mayoría de la gente no lo sabe. Puede que el público no se dé cuenta, pero la IA ya está en todas partes.
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