BCAM matematika aplikatuen zentroan 25 nazionalitatetako 90 ikerlaritik gora ari dira lanean alor ezberdinetan. Bulegoetako ateetako arbeletan idatzitako izenak aniztasun horren erakusgarri dira. Italiar ugari dago momentuan, irandarrak, frantziarrak, Latinoamerikakoak… Langile finko gutxi daude, bost bat soilik; aunitz doktore tesia egitera etorri eta gero joan egiten da. Bertze batzuk doktorego ondoko kontratu batekin datoz eta gero badoaz. Txandakatzen doaz. Jose Antonio Lozano zuzendari zientifiko berriaren iritziz, ona da hori, nazioarteko zentro onetan kokatzen direlako, harremanetan jarraitzen dutelako eta nazioarteko sare bat osatzen dutelako. BCAM goreneko ikerketa zentro gisa aitortu dute bi urtez Severo Ochoa sariarekin.

Zentroa Bilboko erdigunean kokatua dago, Mazarredo zumarkalean, eta ederra da. Origamia da bere ikurra eta denean ikus daitezke irudiak, elefanteak daude adibidez, eta arbelak, formula matematikoz beteak.

Zuzendari gisa aitzinean dituen bost urteei begira, hiru ekintza lerro nagusi ditu Jose Antoni Lozanok buruan: lehena, egiten duten zientziaren kalitatea eta nazioarteko ikusgarritasuna hobetzea. «Horretarako, kontuan hartuko dugu kontratatzen ditugun pertsonak, zientzialari onak izateaz gain, nazioartean ezagunak izatea». Bigarren arloari dagokionez, zentroan oinarrizko ikerketa egiten dute, baina matematika aplikatuarena. «Hortaz, egiten dugun ikerketaren parte batek jendartean eragina izatea interesatzen zaigu, bai industrian eta bai zientzian». Hirugarren ardatza formazioa da: «Zentroaren ahalmenetako bat jakintzaren abangoardian dagoen jendea izatea da. Jakintza hori ezagutarazi behar dugu, eta jendea jakintza berri horretan formatu».

Matematikari honen ikerketa ildoetako bat adimen artifiziala da, ikaragarri handitzen ari den teknologia. Jabetza intelektualaren munduko erakundeak (WIPO) berriki kaleratu duen txosten baten arabera, Txina eta AEBak dira liderrak, gero Japonia dator, eta Europak garapen txikiagoa du. Patenteen eskari kopuruari erreparatuz egindako azterlanak teknologia honekiko interesa izugarri handitu dela erakusten du.

Indarrez sartzen ari da adimen artifiziala merkataritzan eta industrian.

Inflexio puntu bat egon da non aplikazioak izugarri garatzen hasi diren. Garapen hori nagusiki enpresa teknologiko handiek bultzatu dute: Google, Amazon, Microsoft… Akademiara jo eta irakaslerik onenak kontratatu dituzte. Cambridgen garapen artifizialeko figurarik garrantzitsuena zena Uber enpresara joan da. Oxforden datuen analisian erreferentzia zena, Amazonen dago. Jendea unibertsitateak uzten ari da soldata eta gara dezaketena handia delako.

Europan ez dugu tradizio hori, eta trakzio hori egiten duten enpresa teknologiko horiek ere ez ditugu. Herrialde aunitz ditugu, bakoitzak legedi bat du, antolakuntza konplexuagoa da… Txinaren kasuan, dirutza inbertitzen ari da adimen artifizialean, hainbeste non Txinatik atera ziren ikerlari prestigiodun ugari itzultzen ari direla. AEBekin lehiakorrak diren soldatak eskaintzen dizkiete, baita baldintzak ere. Bestalde, Txina hagitz homogeneoa da: herrialde bakarra da, egiturak hierarkikoak dira eta goikoek erraten badute adimen artifizialean sakondu behar dela, horri ekiten diote.

Badirudi akademia dela ikerketa sustatzen ari dena: Txinako Zientzien Akademia munduan patente gehien dituen hezkuntza erakundea da, 2.500 baino gehiagorekin. Eta arlo honetan gehien mugitzen ari diren munduko hogei hezkuntza erakundeetatik hamazazpi Txinan daude.

AEBen kasuan zuzenean akademiaren mundua hartu dute enpresek. Txinan akademia da sustatzailea, baina enpresa erraldoiak izaten hasi dira, Alibaba kasu. Adimen artifizialaren inguruko munduko kongresu garrantzitsuenen (NIPS eta IJCAI, adibidez) babesle nagusietako bat da Alibaba.

Arlo honetan ez dago jende sobera prestatua, baina eskaera zabala da, baita Euskadin ere. Datuen analisian formatutako jendea behar da. Enpresak orain arte ikusten ez zituzten aukerez ohartzen ari dira. Eta norbait behar dute, batez ere bizilaguna gauza bera egiten ari delako. Garrantzitsua da datuei zukua ateratzea. Azken batean, etorkizuna aurreikusi nahi dut, eta horretarako aukera ematen didate datuek.

Etorkizuneko sektorea da.

Boom bat dago, baina, beti bezala, boomaren ondotik egonkortu eginen da. Big Datarekin gertatu zen. Orain hitz horiek erraten dituzu eta uxatu egiten duzu jendea, baina lehenago enpresariak zoratzen zituen Big Data aipatze hutsak. Booma desagertu da, baina egitura bat gelditu da, eta jendeak kontzientzia hartu du bere datuek duten balioaren inguruan. Enpresak zein entitate publikoak ohartu dira horretaz: gobernuak, Osakidetza… Datuak aztertu eta jakintza atera daiteke.

Adibiderik jartzerik bai?

Aseguru konpainia batean datuak erabil ditzakezu bezero bat beste konpainia batera noiz joan daitekeen aurreikusteko, eta eskaintza hobe bat egiten saiatzeko. Aurreikus dezakezu bezero batek, probabilitate handiarekin, noiz eman dezakeen parte. Medikuntzaren arloan are handiagoak dira aplikazioak: denetariko aurreikuspenak egin ditzakezu. Adibidez, aurreikus dezakezu, proba mota baten emaitzetatik abiatuta, probabilitate handiarekin paziente batek eritasun jakin bat izan dezakeela. Gehienetan etorkizuna aurreikusten saiatzen gara. Beste aplikazio mota batzuk ere badira, adibidez moldatzen ari zaren prozesua aztertzea, ez duzulako nahiko jakintza.

Hori ia arlo guztietan egin daiteke.

Badira arlo tiranoak. Horietan nahi duzun bakarra da hobeki aurreikustea horrek %2 irabaztea ekartzen ahal dizulako. Orain itzulpen automatikoaren adibide aunitz dago. Sare sakonek jada itzulita dauden testuetatik abiatuta ikasten dute, semantika, sintaxi eta ezer gabe. Testu bat hartu hizkuntza batean, bertze testu bat bertze hizkuntza batean, eta testu pila bat badituzu, eredu bat sortu eta automatikoki itzultzen ahal da, hor gertatzen denaz deus ere jakin gabe. Eta nahiko ongi egiten du. Harrigarria da, neurri batean zientziaren aurka doalako. Izan ere, ez zara gertatzen ari dena ulertzen ari.

Garapen teknologiko honek garapen sozial, etiko eta filosofiko batekin batera etorri behar du. Egunkari batean artikulu bat irakurri dut berriki datuekin lan egiten duen jendeak, medikuek bezala, kode deontologiko bat sinatu beharko luketela dioena: «Ez ditut datu hauek gizadiaren aurka erabiliko». Edozein garapenen gisan, xede baikorrekin ala ezkorrekin erabil dezakezu. Ahalmena ikaragarria da.

Zer da ikasketa automatikoa?

Oinarrian, eredu mota hauek eraikitzeko erabiltzen diren metodoak dira. Ereduak sortzen dira, aurreikuspenak egiteko. Adibidez, duela gutxi hedabideetan agertu zen sistema bat sortua zela Go jokoko jokalari onenei irabazteko. Xakearen antzeko joko bat da, baina konplexuagoa. Ikasketa automatikoko teknikekin ikasteko gai zen modelo bat sortu zuten. Jokatzen ikasten zuen, hurrengo jokaldi hoberena zein zen aurreikusiz. Gizakia ez zen jokalari bat sortu zen, gizakiak baino hobea, inoiz gizakien partidarik ikusi gabea. Jokoaren arauak zekizkien soilik.

Beldur pixka bat ematen du.

Bai. Horregatik da garrantzitsua garapen teknologikoa garapen etiko eta filosofikoaren eskutik etortzea.

Baina pertsonen aitzinetik badoa?

Bada momentu bat singularitate puntua deitzen diotena: makina bat bera baino azkarragoak diren makinak sortzeko gai den unea. Puntu horretara iritsiz gero, eskuetatik ihes egiten ahal digu kontuak. Oraindik ez da ailegatu eta ez dakigu ailegatuko den. Go jokoaren adibidea hagitz zehatza da, baina adimenean bertze alderdi ugari ere badaude, intuizioa kasu, islatzen zailak direnak. Ikusten duguna ulertzerakoan, adibidez, gure gaitasunak ez du zerikusirik makina batek egiten duenarekin. Eta hori makinak gauza aunitz ulertzen dituela.

Sophia robota ezagutu nuen Iruñean. Gauza batzuk ulertzen zituen, baina bertze batzuetan blokeatuta gelditzen zen. Keinuak egiten zituen, baina ez zuen hankarik.

Oraindik ez dago natural oinez ibiltzeko gai den robotik. Ulermena ere zaila da eurentzat. Inguru hagitz zehatzetan primeran funtzionatzen dute, baina testuinguru zehatzak izan behar dute, bidaia bat erreserbatzea kasu. Arazoa zerbait zabala egin nahi duzunean dator. Bada honekin lotutako pelikula on bat, “Her”.

Pixkanaka adimen artifiziala gure bizitzetan sartzen ari da.

Gero eta gehiago. Adibidez, Spotify zerbitzuan musika entzuten hasi eta zein kantu gustatzen zaizun eta zein ez jartzen duzu. Denbora gutxira ez duzu jarri beharrik, jartzen dizun guztia gustatzen zaizulako. Noizbehinka maite ez duzun zeozer jartzen dizu, zure gustu ezagunetatik atera zaitzakeen probatzeko.

Publizitatea ere zuretzat pertsonalizatuta iristen zaizu. Laneko ordenagailuak ezagutzen zaitu...

[Irribarre egiten du]. Googlek ezagutzen zaitu. Gomendio sistemak dira, zure gustuetan oinarritzen dira eta zure antza duten bertze batzuen gustuetan ere bai.

Donostiako Miramon parkean bada gidaririk gabeko autobus bat.

Auto autonomoa adimen artifizialez betea dago: ikusmena du, erabaki ahalmena, datuen analisia… Ez dut zalantza txikienik ere gure artean izanen ditugula agudo. Autoek, automatikoak izateaz gain, euren artean konektatuak egon behar dute, non dauden eta zer eginen duten jakiteko. Automozio aldetik, mundu seguruagoa izanen da hori.

Adimen artifizialaz solas eta solas ari gara eta ez dugu aipatu matematika.

Matematika eta konputazioa dira adimen artifizialaren oinarriak. Matematikaren aplikazioa hagitz zabala da eta alor ugari eta oso ezberdinetan egiten ahal ditu ekarpenak. Adibidez, enpresa batean autobusen ordutegi eta ibilbide hoberenak ezartzen ahal dira. Ospitale bateko txandak ere banatzen ahal dira, dauden mugak betetzen saiatuz eta baita langile bakoitzaren nahiak ere. BCAMen, ikertzaile batzuk sua lursail zehatz batean nola zabaltzen den ikertzen ari dira; beste batzuk, bihotz bat erauzketa baten ondotik nola portatzen den. Uren kontsortzioarekin lan bat egina dugu olatu batek ur sistemaren hoditeria garbitzeko zer indar izan behar zuen jakiteko. Gure ikertzaileek arazo batean pentsatuz ikertzen dute beti. Oinarrizko ikerketa egiten dugu, baina azken xedea aplikatu ahal izatea da. Enpresekin eta erakunde publikoekin egiten dugu lan: udalekin, Osakidetzarekin… Izen batzuk ezin ditugu erran, konfidentzialtasuna nahi dutelako, gero lehian abantaila izateko. Industria arloko enpresen prozesuak hobetzen aritu gara.