Entender el lado práctico de la tecnología

Risto Siilasmaa es un reconocido ángel inversionista que financia varias empresas emergentes dedicadas a la tecnología, al tiempo que desempeña funciones en sus juntas directivas.

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Risto Siilasmaa es el presidente de la Junta Directiva de Nokia Corporation y un emprendedor de la cabeza a los pies. Además de dirigir la reciente transformación de Nokia, es el fundador y presidente del consejo de dirección de F-Secure.

A finales de la década de 1980 estaba fascinado por la inteligencia artificial (IA) y pasaba horas trabajando en los desafíos del PLN (procesamiento del lenguaje natural) mediante un extraño y maravilloso lenguaje de programación llamado Lisp. El esfuerzo no sirvió de mucho, pero al menos me ha dado derecho a poder decir que he trabajado en el terreno sacrosanto de la IA.

En 2006, F-Secure, la empresa de ciberseguridad que yo había fundado en 1988, comenzó a utilizar redes neurales para detectar e identificar aplicaciones maliciosas. Aunque el éxito no fue inmediato —cosa habitual cuando se presentan tecnologías antes de tiempo—, aquella fue mi segunda experiencia con la IA y la primera con el aprendizaje automático.

El renacimiento actual del aprendizaje automático se produjo alrededor del 2012 y continué alimentando mi fascinación por la promesa de las máquinas inteligentes a través de libros y reuniones con investigadores. Como presidente de Nokia, tuve la suerte de poder colarme en las agendas de las personas más influyentes en el ámbito mundial de la IA. Sabía de todo un poco, y al principio estaba convencido de que el tema era tan difícil que me llevaría años entenderlo de verdad. A menudo también me sentía frustrado con mis interlocutores, algunos de los cuales parecían más interesados en exhibir su avanzado dominio del tema que en explicar lo que sabían con un lenguaje sencillo y comprensible.
Así que me pasé una temporada quejándome, preguntándome dónde podría encontrar material que explicase en condiciones cómo funcionaba el aprendizaje automático, para que todo aquel que quisiera comprender cómo funcionaban las cosas pudiese entenderlo.

Y entonces recordé lo que significaba ser empresario. Aparte de quejarse, una mente emprendedora siempre busca solucionar por sí misma los problemas. Como soy presidente y director general desde hace mucho tiempo, me he acostumbrado a que me expliquen las cosas. Mientras otros hacen el trabajo duro, yo me puedo centrar en resolver las preguntas adecuadas.

A veces los presidentes y directores generales creen que entender de la tecnología es algo que va más allá de sus funciones, y que les basta con centrarse en aspectos como “lograr que las participaciones de los accionistas generen valor”. Por otra parte, quizás crean que ya no pueden aprender sobre temas aparentemente complejos, así que ni se plantean intentarlo. Una mentalidad empresarial no piensa de ninguna de estas dos formas, así que me planteé lo siguiente: ¿Por qué no estudiar sobre el aprendizaje automático por mi cuenta y luego explicar lo qué había aprendido a la gente que estaba teniendo dificultades para abordar las mismas preguntas? Hice una búsqueda rápida en Internet y me encontré con los cursos que Andrew Ng ofrecía en Coursera. Empecé por estudiar el aprendizaje automático y me divertí bastante al reencontrarme con la programación. Andrew resultó ser un gran maestro, de esos con voluntad de que las personas aprendan.

Además de divertirme, no tardé mucho en apreciar los puntos fuertes y las deficiencias del estado actual del aprendizaje automático. Resultó ser bastante menos de lo que había esperado, pero al mismo tiempo, en muchas aplicaciones, más intenso y fascinante de lo que me había atrevido a esperar.

Con el tiempo logré entender cuáles eran, a mi parecer, los aspectos del aprendizaje automático que podían ser más importantes para los directores generales, políticos, académicos (en otros campos) y, en definitiva, para cualquier persona encargada de la toma de decisiones. Me sentía inspirado por Andrew Ng y quería brindarles la intuición acerca de, por ejemplo, por qué el aprendizaje automático es un tema tan actual y por qué es peligroso ignorarlo.

 

¿Lo sabías?

  • El aprendizaje automático no está programado. Se enseña con datos. El valor que se obtiene a partir de él depende de la calidad de los datos que uno incorpore.
  • El aprendizaje automático no es en sí inteligente, ya que la inteligencia son solo números y las arquitecturas son relativamente simples. Los sistemas de aprendizaje automático no son capaces de entender realmente. Por el momento.
  • El aprendizaje automático es una calle de un solo sentido. Aunque una red neuronal reconozca facciones, no se le puede pedir que describa ninguno de los rostros que reconoce.
  • Si le enseñas dos habilidades a un sistema de aprendizaje automático, este no puede combinarlas para generar una tercera habilidad. Los sistemas carecen de autonomía.
  • Apenas sabemos nada sobre la aplicación del aprendizaje automático. La revolución ya está en marcha, pero como quien dice solo está comenzando a ganar velocidad.

Por Risto Siilasmaa, ThisisFINLAND Magazine 2019

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