Leonardo Flórez Valencia, director de la maestría en inteligencia artificial de la Universidad Javeriana, cree que Colombia tiene potencial en el desarrollo de esta área si combina bajo rendimiento computacional con trabajo de alta calidad.

Por Pablo Correa Torres

Exeditor ambiente, salud y ciencia del periódico El Espectador (2010-2021). Knight Science Journalism Fellow at MIT (2012-2013).

@pcorrea78

El 2023 comenzó con un nuevo juguete digital global: el lanzamiento de ChatGPT. Este prototipo de inteligencia artificial desarrollado por la compañía OpenAI nos ha dejado boquiabiertos con sus respuestas difíciles de distinguir de las de cualquier ser humano. 

Para Leonardo Flórez Valencia, profesor e investigador, director de la maestría en inteligencia artificial de la U. Javeriana, ChatGPT resulta una tecnología interesante pero tan solo una más en una larga zaga de esfuerzos por hacer que los computadores imiten nuestros cerebros. Flórez comenzó a trabajar en inteligencia artificial arrastrado por su interés en videojuegos.

Luego de estudiar el pregrado y una maestría en ingeniería de sistemas y computación en la Universidad de los Andes, viajó a Francia para completar un doctorado en imágenes y sistemas en el Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas de Lyon.

En esta entrevista nos contó sus impresiones sobre esta nueva era de la inteligencia artificial.

Leonardo Flórez Valencia usa inteligencia artificial para análisis de imágenes médicas. / Foto por Pablo Correa.

¿Para alguien que lleva varios años trabajando con inteligencia artificial qué tan sorpresiva fue la aparición del ChatGPT?

Pues la verdad no mucho. Estos modelos de charla libre existen desde hace un buen tiempo. El primero que yo conocí era una base de datos que se llamaba Sinfoni. Eso fue por allá en 1993. Obviamente era muy limitado comparado con los actuales. Uno le podía hacer preguntas y él iba a buscar respuestas en una base de datos. Después de Sinfoni comenzaron a aparecer los motores de búsqueda de información en Internet. Google básicamente es una empresa de inteligencia artificial.

Estos modelos conversacionales hacen parte de una rama de la inteligencia artificial que se llama procesamiento del lenguaje natural donde a partir de los patrones que usamos los humanos para comunicarnos, se comenzaron a generar patrones de respuesta.

¿Pero entonces qué hace diferente a ChatGPT frente a esos modelos previos?

Un rasgo interesante de ChatGPT es la poca estructuración que tiene. Para que un computador pueda “hablar”, antes se usaba un lenguaje muy rígido que inmediatamente nos revelaba que no era producido por un ser humano. Estos nuevos sistemas están usando estructuras lingüísticas que nos transmiten la sensación de estar hablando con un humano. Esto se logró gracias al enorme poder computacional que hay detrás.

¿Cuál es esa escala computacional a la que opera un sistema como ChatGPT?

La escala es muy grande. Estamos hablando de terabytes de información. Solo para que el modelo exista, sin interactuar, se necesita la capacidad de cómputo de 100 a 200 computadores de los que podamos tener en la casa. Y para poder interactuar con el modelo, pues otro tanto. Ahora multiplica eso por la cantidad de gente que lo está usando.

¿En qué áreas de inteligencia artificial se está trabajando en Colombia?

Diría que en Colombia hay cuatro frentes de desarrollo. Uno es precisamente el lenguaje natural que se usa mucho en chats automáticos para responder preguntas de usuarios como los de bancos o algunas EPS. También se ha usado mucho en lo que llamamos “análisis de sentimientos” en redes sociales para intentar detectar noticias falsas y desenmascarar a las famosas ‘bodegas’.

Una tercera área es desarrollar herramientas a partir del análisis semiautomático de texto para reducir y facilitar el trabajo de los jueces y abogados. Esos esfuerzos todavía no se están usando en la práctica, pero si hay mucha gente investigando. Pero lo que más se explora en Colombia es inteligencia artificial y ciencia de datos. Todas las empresas e instituciones han acumulado mucha información, pero la mayoría de las veces no saben qué hacer con ella. La ciencia de los datos usa muchas herramientas de inteligencia artificial para detectar patrones en esos datos.

¿Y su grupo específicamente en qué ha trabajado?

En la Javeriana hemos trabajado en inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones. Por ejemplo, para encontrar mejores rutas de distribución de bienes y servicios. Trabajamos mucho en la toma de decisiones médicas a partir de historias clínicas y análisis de información. Se ha trabajado algo en robótica, por ejemplo, en empresas de carga y también con robots para hacer reentrenamiento de personas que tienen algún problema neurológico.

Algunos profesores han trabajado en agricultura de alto rendimiento para detectar enfermedades, para hacer recomendaciones de manejo. En últimas buscamos aplicaciones de inteligencia artificial en áreas donde los humanos se pueden aburrir fácilmente por ser tareas repetitivas.

¿Entonces la inteligencia artificial está revolucionando muchos campos más allá de estas aplicaciones como Chat GPT?

Cuando uno trabaja en ciencias de la computación, la inteligencia artificial lo es todo y es nada. Porque finalmente la inteligencia artificial son algoritmos que se implementan en computadores. Tenemos computadores desde mediados del siglo XX. Los precursores de la inteligencia artificial fueron los científicos que crearon esos primeros computadores. Ellos partieron de la premisa de que se podían crear máquinas que pensaran como seres humanos. Y esas máquinas resultan ser muy útiles porque repiten instrucciones tantas veces como uno quiera. Entonces inteligencia artificial son esos algoritmos que parece que se comportaran como un humano, que imitan al ser humano.

¿Cómo terminó trabajando en inteligencia artificial? ¿Qué lo motivó a meterse en este campo? 

Comencé con los videojuegos. Estudié ingeniería de sistemas porque quería saber cómo se desarrollaban los videojuegos. Desde el punto de vista de ingeniería, el primer paso era aprender a programar y aprender de geometría. Pero una vez uno es capaz de entender cómo funcionaba esa geometría, tiene que preguntarse cómo hago el juego entretenido, cómo hago para que varias personas puedan jugar y no se aburran, cómo hago para que el computador pueda intervenir.

Así comienzan a surgir preguntas como qué puedo hacer para que el computador actúe como si fuera una persona. Al final de mi pregrado di un giro hacia el procesamiento de imágenes médicas porque también implican mucho de geometría y de topología para entender cómo están formados los órganos. Así que la transición al uso de algoritmos e inteligencia artificial fue muy natural.

¿En inteligencia artificial qué tan grande es la brecha entre países?

Pues la brecha es tan grande como uno la quiera ver. Por ejemplo, si uno piensa que aquí en Colombia vamos a desarrollar nuestro propio chat GPT o nuestros automóviles Tesla que se manejan solos, pues vamos lejos. Pero hay aplicaciones de la inteligencia artificial que requieren de cómputos de bajo rendimiento, es decir, con computadores que se pueden conseguir en cualquier parte.

Por ejemplo, ¿cómo hago para que un agricultor, digamos de café, pueda usar su celular para tomarle fotos a su plantación y poder decidir si está en el momento de recolección? Acá en Colombia podemos hacer este tipo de desarrollos de bajo rendimiento pero de alta calidad. Básicamente lo que uno necesita para trabajar en esto es un computador y ganas. 

¿Cuál puede ser una próxima revolución en el campo de la inteligencia artificial?

Esperaría que la computación cuántica comience a jugar un papel clave en esto. Porque con la computación cuántica podríamos acercarnos mucho más a cómo funciona nuestro cerebro.  Y ahí comenzaríamos a tener nuevos algoritmos de toma de decisiones. Tendríamos máquinas tomando decisiones casi como un ser humano. Pero con una característica muy importante, que son máquinas que no se aburren con el trabajo repetitivo.

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