Amor a primera vista

Por qué investigo en tecnología basada en el comportamiento humano

Entendí realmente el poder de la Inteligencia Artificial con mi proyecto de fin de carrera. Había escrito un programa para detectar automáticamente coches en vídeos de autopistas, mi primer programa para que un ordenador hiciese algo “inteligente”; de pronto vi, con sorpresa, que conseguía no solo detectar los coches, sino además seguirlos. ¡Qué sensación de empoderamiento! Me di cuenta del valor de la tecnología para ayudarnos a abordar problemas complejos, a hacer tareas de manera más eficiente. Me inspiré para seguir creando tecnología que nos entienda y nos ayude aún más. Por eso he dedicado mi vida profesional a la investigación en Inteligencia Artificial, o IA, y más concretamente al modelado computacional del comportamiento humano.

Soy ingeniera de telecomunicaciones. He aprendido y trabajado en lugares donde se forjaba la era digital que hoy envuelve nuestras vidas, y en los principales focos de creación de las tecnologías inteligentes. Ahora investigo desde Alicante, donde nací y vivo con mi familia. Trabajo para varias compañías y organizaciones. Soy Chief Data Scientist –algo así como investigadora principal de datos– en Data-Pop Alliance, una ONG dedicada al Big Data y la IA para el bien social; y Chief Scientific Advisor en el Vodafone Institute, un laboratorio de ideas basado en Berlín. También colaboro con numerosas instituciones, incluyendo ELLIS, que busca fomentar la investigación excelente en Inteligencia Artificial en Europa; y OdiseIA, que aspira a contribuir a un uso ético de la Inteligencia Artificial. He sido hasta hace poco la primera directora de Investigación en Ciencias de Datos a nivel mundial de Vodafone.

Mi próximo reto es crear desde cero una unidad ELLIS en Alicante, dedicada a la investigación excelente en Inteligencia Artificial, y conectada con una veintena de otras unidades ELLIS en diferentes países europeos. Una red de excelencia para conseguir atraer, retener e invitar a la próxima generación de talento excelente en investigación en Inteligencia Artificial a quedarse en Europa.

Durante un fascinante período en mi etapa formativa realmente sentí que estábamos inventando el futuro: realidad aumentada, ropa inteligente, coches inteligentes, informática afectiva, tinta electrónica, objetos conectados… Estas aplicaciones hoy convertidas en realidad –o a punto de serlo– fueron algunas de mis áreas de investigación en los años noventa.

Por supuesto, no crecí pensando que me dedicaría a esto. Mi primer contacto con las telecomunicaciones fue durante la Semana Santa de mi último año de bachillerato. Sentía la presión de tener que elegir una carrera, y no sabía cuál. Siempre me ha apasionado la ciencia; Leonardo da Vinci, Marie Curie, Albert Einstein… me atraía enormemente la figura del inventor/investigador. Desgraciadamente no podía preguntar a esos gigantes del conocimiento en qué consistía su trabajo, ni cómo llegaron a él. Pero un amigo de mi hermano, Miguel Vallés, que hacía “Teleco” en Madrid y había venido a Alicante a pasar la Semana Santa, me habló con tanta pasión de las telecomunicaciones, de sus aplicaciones prácticas y de la vida en un colegio mayor, que me contagió. Decidí estudiar Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

Fue el primer paso hacia la realización de muchos de mis sueños. Siempre estaré agradecida a Miguel por contarme su experiencia, por inspirarme, por ayudarme –sobre todo en el aterrizaje en Madrid– y por su amistad generosa e inquebrantable todos estos años.

Entendí pronto, incluso antes de saber a qué área específica me dedicaría, el grandísimo potencial de la tecnología para mejorar la sociedad. Mi pasión era y sigue siendo la investigación, así que mi idea fue hacerme investigadora en algún tema tecnológico. Así fue como, siendo estudiante, descubrí la Inteligencia Artificial. Fue amor a primera vista.

La imaginación es el límite

Mi primera publicación científica la presenté siendo estudiante de tercero o cuarto de carrera –no recuerdo bien–, en un congreso en Roma, tutelada por mi gran profesora, hoy amiga, Carmen Sánchez. Era un trabajo sobre redes neuronales, uno de los primeros modelos de Inteligencia Artificial inspirado en la manera en que aprende el cerebro humano. Poco después hice el proyecto fin de carrera, tan decisivo para mí, dentro del Grupo de Tratamiento de Imágenes de la UPM, liderado por el profesor Narciso García. Ese trabajo para identificar automáticamente coches en vídeos, con técnicas de visión por ordenador, dio fuerza y forma a mi primer gran sueño: estudiar un doctorado en Inteligencia Artificial en Estados Unidos.

Pude hacerlo realidad gracias a una beca de la Fundación Obra Social la Caixa, y a que me aceptaron en siete universidades estadounidenses –todas a las que apliqué– incluyendo Stanford, Caltech, Carnegie Mellon y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Me sentía muy afortunada. Tras un proceso de decisión obligatoriamente difícil opté por el legendario Media Lab del MIT. Comencé así mi carrera científica bajo la dirección del profesor Sandy Pentland, uno de los investigadores en ciencias de la computación más citados del mundo, de quien sigo aprendiendo y a quien tan agradecida estoy.

He de reconocer que el MIT impone. Yo aterricé con cierto temor a carecer de la formación necesaria para sobrevivir en un entorno académico tan exigente, pero resultó que la educación recibida en la Escuela de Telecomunicación de la UPM era, en muchas áreas, incluso más completa y profunda –aunque menos experimental– que la de mis compañeros en el MIT. Me sentí como pez en el agua.

Fueron años de trabajo intenso, pero muy divertido y enriquecedor. Prácticamente vivía en el laboratorio, trabajando todos los días –fines de semana incluidos– con gran dedicación y pasión. Compartimos experiencias inolvidables: las demos –el lema del Media Lab es demo or die–, los eventos con los patrocinadores, el primer desfile del mundo de ropa inteligente, las carreras de coches de fórmula Dodge…

Fue un periodo de aprendizaje constante, de gran creatividad y estimulación intelectual, y de exposición a una cultura extremadamente positiva que ya forma parte de mi identidad. Una cultura que fomenta el asumir riesgos, que considera las equivocaciones un regalo de la vida para aprender y donde no hay más límite que tu propia imaginación. Conservo de entonces amistades intensas con personas extraordinarias, autoras de profundas contribuciones a la ciencia y a la sociedad. También fueron años duros de trabajo sin descanso, a miles de kilómetros de mi familia y con un clima inhóspito en invierno y en verano.

Estuve en el Media Lab desde finales de agosto de 1995 hasta junio del año 2000, una etapa dorada para este laboratorio justo antes de la crisis de las puntocom. Hice el doctorado en poco tiempo, teniendo en cuenta la duración media entonces de los doctorados en el Media Lab. Fue una época de gran optimismo respecto a la tecnología, un periodo de creatividad y de definición de algunas de las áreas tecnológicas que son hoy día una realidad.

Por ejemplo, mi primer proyecto en el MIT fue LAFTER 1, uno de los primeros sistemas en el mundo de reconocimiento de expresiones faciales en tiempo real. Ahora lo hacemos con un móvil, pero en 1995 reconocer expresiones era casi ciencia ficción. También, en 1997 organizamos el primer desfile de ropa inteligente del mundo, y trabajé en un coche capaz de detectar y además predecir las maniobras de los conductores. Otro de mis proyectos, para museos, reconocía en tiempo real los cuadros y mostraba en unas gafas de realidad aumentada –término que apenas había salido de los laboratorios– un vídeo explicativo sobre ellos, de nuevo una aplicación que ahora no sorprende pero que hace dos décadas era experimental.

Dejé el MIT para iniciar mi carrera profesional en los laboratorios de investigación de Microsoft, investigando con Eric Horvitz y Mary Czerwinski. Durante este periodo me di cuenta de que si mi sueño –¡otro!– era conseguir que los ordenadores nos entendieran –como paso necesario previo a ayudarnos–, debía enfocar mi trabajo al que es el ordenador más personal: el móvil. Por ello desde 2005 he investigado casi exclusivamente en proyectos relacionados con móviles, acercándome de nuevo a las telecomunicaciones.

Un perfil poco común

Nunca pensé que podría regresar a España, aunque siempre lo deseé.

Durante mucho tiempo la vuelta fue solo un sueño más. Pero hace trece años Telefónica me ofreció la oportunidad de regresar como Directora Científica –la primera mujer– en Telefónica I+D, en Barcelona, y fue como si la diosa Fortuna de nuevo llamara a mi puerta.

El reto profesional era grande: definir la visión de un área de investigación nueva para la compañía; identificar, atraer y liderar talento; publicar y patentar. También, aprender a ser directora y a desarrollar mi capacidad de liderazgo, en femenino. En el plano personal debíamos comenzar de cero en una ciudad donde no conocíamos a nadie. Un nuevo capítulo en nuestras vidas. Un gran desafío y, a la vez, una oportunidad maravillosa de contribuir al progreso científico en España.

En efecto la vuelta fue intensa desde todos los puntos de vista. Gracias a la red de becarios de La Caixa, y también a través del colegio de mis hijos, conocimos a grandes personas que son hoy amigos y amigas. Pronto nos sentimos integrados. En cuanto al plano profesional, mi papel fue ser agente de cambio.

Hoy en día los datos –lo que llamamos Big Data– y la Inteligencia Artificial son elementos estratégicos para la mayoría de las empresas de telecomunicaciones, pero no era así hace más de una década. Mi objetivo era crear y liderar en Telefónica I+D las áreas en que se centra mi investigación: la Inteligencia Artificial, el análisis de Big Data, la personalización, la interacción persona-móvil. Eran áreas emergentes para una compañía tradicionalmente enfocada, como todas las compañías de telecomunicaciones, en redes y sistemas de comunicación.

Me siento muy orgullosa del trabajo realizado durante casi nueve años en Telefónica I+D. Obtuvimos numerosos premios y nominaciones a mejor artículo científico; decenas de patentes; y proyectos de investigación que dieron lugar a nuevos productos e incluso a compañías. También contribuimos a la creación del área de Big Data e Inteligencia Artificial a escala global y creamos el área de Big Data para el Bien Social, entre otros logros.

Sé que mi perfil como investigadora y directora de investigación, con impacto a nivel científico y en la sociedad, es poco común en España. Aquí puede costar entender que tenga una carrera científica de primer nivel sin estar en una universidad, o en un organismo público de investigación. Eso ocurre porque la investigación industrial en inteligencia artificial en EE. UU. y España es diferente. EE.UU. cuenta con potentísimos laboratorios de investigación en Inteligencia Artificial en las empresas tecnológicas –Microsoft, Facebook, Google, Apple, Amazon, IBM–, mientras que en España no hay tradición de que se investigue en este campo, fundamentalmente porque no hay grandes tecnológicas españolas. Defiendo que es importante que haya investigación tanto en el sector público como en el privado, y en colaboración. Muchos de mis proyectos de investigación han sido en colaboración con universidades.

Trabajo global, vida local

Dicen que la vida es cíclica, y sin duda en mi caso así ha sido. Hace cuatro años decidimos mudarnos a Alicante para estar junto a mi familia. Gracias a las telecomunicaciones hemos podido convertir en realidad lo que parecía imposible. Tanto mi marido –arquitecto de software de Microsoft– como yo trabajamos desde casa: la tecnología nos ha permitido encontrar un equilibrio entre una vida profesional intensa y global, y una vida personal no menos intensa, pero más local. Hay intangibles sumamente valiosos en la vida, como crecer cerca de tus abuelos, tíos, primos… Mi marido, que es de origen alemán, y yo nos sentimos afortunados de poder ofrecer esa experiencia vital a nuestros hijos.

Estando en Alicante decidí dejar Telefónica para embarcarme en tres nuevas aventuras: Data-Pop Alliance, Vodafone y el Vodafone Institute. Aunque recientemente he dejado Vodafone, sigo investigando a través de Vodafone Institute y de Data-Pop Alliance, donde abordamos cómo el Big Data puede ayudarnos en áreas relativas a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, como la salud pública, la seguridad física, la igualdad de género, la inclusión financiera o la educación.

También intento tener impacto en mi región, dando charlas en las universidades, al público en general y, en especial a adolescentes, para inspirarles y acercarles –sobre todo a las chicas– hacia las carreras tecnológicas. Además, a través de la nueva unidad ELLIS que espero poder crear en breve, tengo la oportunidad de atraer talento investigador excelente a la Comunidad Valenciana, conectado con una comunidad de investigadores en otros países de Europa.

La divulgación científico-tecnológica me parece esencial, así que dedico parte de mi tiempo a colaborar con medios de comunicación y a apoyar eventos científico-tecnológicos para todos los públicos. Asesoro a varias universidades, a la compañía Mahindra Comviva, a la Fundación Gadea Ciencia, a la Comisión Europea, al Foro Económico Mundial y a los Gobiernos valenciano y español, sobre tecnología y especialmente IA y Big Data.

Con la perspectiva de más de dos décadas desde que descubrí la Inteligencia Artificial en la UPM, siento hoy un gran entusiasmo por ver convertidas en realidad muchas de las ideas a las que contribuí hace un cuarto de siglo. Me apasiona poder ayudar con mi trabajo a mejorar la calidad de vida de las personas y de nuestro planeta gracias a la IA.

No obstante, a pesar del impacto positivo de la IA en nuestra sociedad, también siento preocupación. El desarrollo de la Inteligencia Artificial por y para la sociedad requiere no solo una inversión ambiciosa en la investigación, innovación y adopción de la IA en el tejido empresarial, sino también la definición y cumplimiento de marcos éticos y regulatorios apropiados. Es además imprescindible una profunda reforma educativa a todos los niveles, combatiendo activamente la falta de equilibrio, de diversidad geográfica, demográfica e institucional en la expansión de una tecnología capaz de transformar profundamente nuestra forma de vida. De mi pasión por la IA, y de mi sueño de usarla para el beneficio de todos, nace este libro.

TECNOLOGÍA PARA LAS PERSONAS (Y NO AL REVÉS)

Mi investigación ha contribuido a aumentar la presencia de la IA en nuestras vidas. He impulsado el reconocimiento automático en imágenes de vídeo de expresiones faciales 1 y de interacciones humanas 2, dos habilidades necesarias para que los ordenadores entiendan nuestro estado emocional, y para automatizar tareas de vigilancia, entre otras aplicaciones. También he trabajado en la identificación automática de las actividades que se llevan a cabo en una oficina 3, para mejorar el diseño de espacios de trabajo inteligentes-; en la predicción de las maniobras de la conducción 4, -para aumentar nuestra seguridad al volante-, y en el modelado automático de características humanas como la personalidad, para desarrollar tecnología que nos comprenda y pueda, en consecuencia, ayudarnos.

Uno de mis objetivos ha sido diseñar tecnología que se adapta a nosotros, y no al revés. He propuesto modelos de recomendación –de compras, ocio, amigos– que incorporan información de contexto, como el día de la semana o la localización, porque nuestras necesidades varían en función del momento y el lugar 5. He diseñado algoritmos para optimizar la selección de resultados 6, y para que las recomendaciones incluyan opiniones de expertos.

Así ha surgido el concepto de la sabiduría de los expertos, que complementa a la sabiduría de las masas 7–basada en acciones y opiniones de personas similares a ti–, y uno de los fundamentos de los algoritmos de recomendación.

En varios proyectos he buscado convertir el móvil en un asistente para la salud y el bienestar. HealthGear 8 detecta automáticamente la apnea del sueño; MoviPill 9 ha mejorado la adherencia al tratamiento de los enfermos crónicos en un 60%, al convertir en un juego social la toma correcta de la medicación.

En el ámbito financiero la unión del móvil y la IA puede igualmente ser fuente de mejoras. Unos 1.700 millones de personas en el mundo no tienen cuenta bancaria pero sí acceso a un móvil, lo que convierte a esta herramienta en una de las llaves para lograr la inclusión financiera, es decir, el acceso de todos a productos y servicios financieros de calidad. En MobiScore 10 diseñamos un sistema para la inferencia de riesgo crediticio en economías en desarrollo a partir de patrones de uso del móvil, y permitir así el acceso a crédito a al menos una parte de quienes carecen de cuenta corriente. Al mismo tiempo hemos investigado los factores que llevan a la adopción del dinero móvil en África, un fenómeno que fomenta la inclusión financiera, ya que permite realizar transacciones a personas sin cuenta bancaria, pero con móvil (no necesariamente un smartphone) 11.

En Telefónica y en Vodafone creé un área de investigación para analizar grandes cantidades de datos agregados y (pseudo)anonimizados con fines sociales positivos. A esta tarea se dedica Data-Pop Alliance. Aplicar técnicas de IA al estudio de este tipo de datos procedentes de la red de telefonía móvil nos abre muchas puertas. Nos permite desde entender mejor el comportamiento en las ciudades, por ejemplo, para detectar automáticamente puntos calientes de crimen 12, hasta estimar el impacto de desastres naturales, como terremotos e inundaciones 13, y modelar la propagación de enfermedades infecciosas como la malaria 14.

Referencias

  1. N. Oliver, A. Pentland y F. Bérard, «LAFTER: a real-time face and lips tracker with facial expression recognition», Pattern Recognition, vol. 33, nº 8, pp. 1369-1382, 2000.  2

  2. N. Oliver, B. Rosario y S. Pentland, «A Bayesian computer vision system for modeling human interactions,» IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 22, nº 8, pp. 831-843, 2000. 

  3. N. Oliver, E. Horvitz y A. Garg, «Layered representations for human activity recognition», Proceedings of the Fourth IEEE International Conference on Multimodal Interfaces, Pittsburgh, PA, USA, 2002. 

  4. N. Oliver y A. Pentland, «Graphical models for driver behavior recognition in a SmartCar», Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2000, Dearborn, MI, USA. 2000. 

  5. A. Karatzoglou, X. Amatriain, L. Baltrunas y N. Oliver, «Multiverse recommendation: n-dimensional tensor factorization for context-aware collaborative filtering», Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems, Barcelona, Spain, 2010. 

  6. Y. Shi, A. Karatzoglou, L. Baltrunas, M. Larson, N. Oliver y A. Hanjalic, «CLiMF: learning to maximize reciprocal rank with collaborative less-is-more filtering», Proceedings of the ACM conference on Recommender systems, New York, 2012. 

  7. X. Amatriain, N. Lathia, J. Pujol, H. Kwak y N. Oliver, «The wisdomof the few: a collaborative filtering approach based on expert opinions from the web», Proceedings of the 32nd international ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval, 2009. 

  8. N. Oliver y F. Flores-Mangas, «HealthGear: a real-time wearable system for monitoring and analyzing physiological signals», Proceedings of the International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks, Cambridge, MA, USA, 2006. 

  9. . R. de Oliveira, M. Cherubini y N. Oliver, «MoviPill: improving medication compliance for elders using a mobile persuasive social game», Proceedings of the 12th ACM international conference on Ubiquitous computing, Copenhagen, Denmark, 2010. 

  10. J. San Pedro, D. Proserpio y N. Oliver, «MobiScore: towards universal credit scoring from mobile phone data,» de International Conference on User Modeling, Adaptation, and Personalization, 2015. 

  11. S. Centellegher, G. Miritello, D. Villatoro, D. Parameshwar, B. Lepri and N. Oliver, «Mobile Money: Understanding and Predicting its Adoption and Use in a Developing Economy», Proceedings of the ACM Int. Conference on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Computing (Ubicomp’19), London, 2019. 

  12. Bogomolov, B. Lepri, J. Staiano, N. Oliver, Pianesi y A. F. and Pentland, «Once upon a crime: towards crime prediction from demographics and mobile data» Proceedings of the ACM Int Conf on Multimodal Interaction (ICMI), 2014. 

  13. Y. Torres Fernández, D. Pastor Escuredo, A. Morales Guzmán, J. Baue, A. Wadhw, C. Castro Correa, L. Romanoff, J. Lee, A. Rutherford, V. Frias Martínez, N. Oliver, E. Frias-Martinez y M. Luengo-Oroz, «Flooding through the lens of mobile phone activity», Proceedings of IEEE Global Humanitarian echnology Conference, San Jose, CA, USA, 2014. 

  14. J. Floyd, P. Rente, N. Ruktanonchai, A. Tatem y N. Oliver, «Malaria parasite mobility in Mozambique estimated using mobile phone records» in NetMob 2019, Oxford, UK, 2019. 

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