Premio Fronteras para Michael I. Jordan y Anil Jain por su contribución al desarrollo de la inteligencia artificial y la biometría

La investigación de Jain se ha centrado en el reconocimiento de patrones, logrando “contribuciones monumentales” –en palabras del jurado– al reconocimiento de las personas tanto a través de sus huellas dactilares como de la identificación facial, con tecnologías que hoy se aplican masivamente en el ámbito de la seguridad, tanto para la investigación criminalística como para el acceso a teléfonos móviles y otros dispositivos electrónicos.

En paralelo, y de manera independiente, los algoritmos creados por Jordan para realizar predicciones han sentado las bases matemáticas de modelos de inteligencia artificial como el que utilizan ChatGPT o Amazon en sus sistemas de recomendación, dando pie a multitud de aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones económicas de consumidores y empresas.

Por todo ello, el jurado concluye que las contribuciones de ambos premiados han tenido un impacto transformador “en la vida cotidiana”, dejando “una huella indeleble en el tejido de la sociedad de la información actual y futura”.

Jain: el padre tecnologías biométricas

Tras estudiar en su país natal, India, Anil Jain comenzó su carrera investigadora en la Universidad Estatal de Ohio desarrollando sistemas automáticos para distinguir si un avión militar en el cielo pertenecía al ejército propio o al del enemigo. De ahí pasó a estudiar cómo discernir si las imágenes médicas tenían indicios de enfermedad, y después a reconocer con un ordenador la dirección a la que se enviaba una carta postal. Pero ninguna de estas aplicaciones del problema fundamental del reconocimiento de patrones le llevaron tan lejos como la identificación de huellas dactilares y de rostros, campo en el que se ha convertido en una referencia a nivel mundial.

Esta tecnología, que ya utilizamos para acceder de manera segura a nuestros teléfonos móviles y ofrece pistas en la investigación de delitos, ha sido clave también para desarrollar un sistema de identificación para la población de la India, que hasta hace menos de dos décadas no contaba con un registro unificado de sus ciudadanos.

Además, Jain fue pionero en demostrar hasta qué punto es posible que las huellas dactilares de dos personas sean iguales. Aunque se creía que era del todo imposible, el galardonado demostró que la pequeña distorsión que se introduce en la huella al presionar la yema del dedo sobre una superficie hace que exista una pequeña probabilidad de que las huellas de diferentes personas se identifiquen erróneamente como la misma.

Por otro lado, el premiado demostró también la estabilidad de las huellas dactilares a lo largo del tiempo, confirmando por primera vez la creencia popular con datos sólidos. Obtuvo un conjunto de datos de 40.000 criminales reincidentes a lo largo de 12 años, cuyas huellas se tomaban cada vez que se les detenía, y observó que efectivamente no cambiaban con el tiempo.

Para Jain, los principales desafíos a los que se enfrenta hoy la biometría son seguir mejorando la precisión en el reconomiciento, por una parte, y la seguridad de las bases de datos que sustentan estos sistemas, por otra.

Algoritmos que hacen posible la inteligencia artificial generativa

Michael I. Jordan, por su parte, ha desarrollado técnicas matemáticas y computacionales que están detrás de multitud de aplicaciones de la inteligencia artificial. Desde los sistemas de recomendación de restaurantes hasta los modelos de lenguaje generativo como ChatGPT y el desarrollo de herramientas de apoyo para la toma de decisiones en el ámbito empresarial, los avances logrados por Jordan han sido decisivos para poder emplear estos sistemas en la vida real.

El galardonado fue uno de los pioneros en el desarrollo de los llamados métodos de inferencia variacional, en los que se aproxima la solución a un problema matemático que no es factible resolver con los recursos computacionales disponibles, reduciéndolo a un problema de optimización . Esta técnica, desarrollada en los años 90 del siglo pasado, es un componente central de las aplicaciones de aprendizaje profundo como la inteligencia artificial generativa de ChatGPT y otros modelos de lenguaje.

Diez años más tarde, Jordan se planteó cómo multiplicar las posibilidades del aprendizaje automático, ejecutando los programas en cientos o miles de ordenadores en lugar de en uno solo. Los algoritmos que desarrolló condujeron a la creación de la empresa Anyscale, cuya plataforma todavía sirve de base a ChatGPT, a numerosas empresas de comercio electrónico y a muchas más aplicaciones del aprendizaje profundo.

Más recientemente, el galardonado se ha centrado en estudiar las aplicaciones del aprendizaje automático a otros ámbitos, que van desde la economía hasta el tráfico.

En contextos en los que existen múltiples actores tomando decisiones sobre un mismo sistema, los sistemas de recomendación necesitan adaptarse para no crear congestión. Por ejemplo, una aplicación GPS que se emplee en una ciudad de cientos de miles de habitantes podría recomendar el mismo itinerario a miles de personas, sobrecargando el tráfico. Jordan trabaja para desarrollar sistemas de aprendizaje automático que eviten esta situación, reflejando las preferencias de las personas y permitiéndoles colaborar dentro de un mismo sistema (por ejemplo, eligiendo itinerarios diversos para generar un tráfico moderado en cada uno de ellos).

Trabaja también en el desarrollo de algoritmos aplicados a la toma de decisiones en el ámbito industrial y empresarial. “El aprendizaje automático actual sigue siendo bastante ineficaz en la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre”, afirma el galardonado. “La incertidumbre y la necesidad de reducirla está en todas partes, desde las decisiones que toman los agentes microeconómicos individuales en contextos locales hasta la dinámica de los mercados mundiales.”

“Creo que lo que tiene que hacer la inteligencia artificial es ayudarnos a conectar mejor los unos con los otros y colaborar de manera más eficaz. Quiero empoderar a los humanos, no hacer que la inteligencia artificial nos diga lo que tenemos que hacer”, concluye.