La escena ocurrió a comienzos de los 2000, en plenas eliminatorias. Álvaro Soto estaba de paso en Chile -venía llegando de Estados Unidos, donde cursaba su doctorado en Carnegie Mellon- y decidió aprovechar el viaje para ir a ver a la selección. No recuerda si el rival era Ecuador o Colombia, pero sí que en esa época las entradas todavía se compraban presencialmente, así que una mañana partió al estadio a hacer la fila. Calculó que habría fila y tomó una precaución: se llevó un libro para no perder el tiempo.
Los hinchas empezaron a gritarle: “¡Nerd! ¡Nerd! ¡Nerd!”. “Empiezo a escuchar eso y digo: realmente soy un nerd. Vengo con un libro a una cola para un partido de fútbol”, recuerda. “Y tuve una reacción que fue ponerme a celebrar con ellos: ¡soy un nerd! Me abracé con los gallos, así como en ambiente futbolístico, saltando, y toda la gente se reía. Fue un momento de descubrimiento de aquello en lo que me había convertido. Y fue un descubrimiento que también me gustó”, recuerda el profesor.
25 años después, el nerd de la fila es profesor del Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica, director del CENIA, cofundador de Zippedi y la cabeza técnica detrás de Latam-GPT, el primer modelo de lenguaje abierto desarrollado desde y para América Latina. Varios en el mundo científico lo catalogan como una de las personas que más sabe de inteligencia artificial, y ante eso él responde con incomodidad: “Muy generosa tu presentación”.
En esta conversación en el podcast MAS Pitch, Soto habla de flippers, de mayonesa, de robots que recorren supermercados, de un asistente que programó en una tarde para que su auto le ponga música, y de por qué cree que vienen años movidos: “El mundo va a cambiar en los próximos cinco años. La forma en que actuamos en todo nuestro ambiente se va a ver afectada por esta tecnología”.
El flipper abierto
El origen de todo está en una máquina de pinball desarmada. Soto tenía 14 años y pasaba las tardes en los flippers con sus amigos, porque habían descubierto la fórmula para ganar juegos gratis: compraban una ficha y jugaban toda la tarde. Cuando una de esas tardes el flipper que usaban se echó a perder, llegó el técnico a revisar la máquina. “Hay un momento que tengo grabado en mi cabeza, el técnico abrió la máquina y adentro había una serie de circuitos y cosas. Había todo un mundo ahí”, cuenta. “Mirando en retrospectiva, ese momento me abrió la cabeza”.
Estudió ingeniería en la Universidad Católica, y luego partió a Pittsburgh, EEUU, a hacer un doctorado en Computer Science en Carnegie Mellon, que en ese momento era la principal universidad de ese país en aprendizaje de máquina.
“Carnegie Mellon tenía un instituto de robótica y me puse a trabajar ahí, pero a mí me interesaba menos la parte mecánica y eléctrica, los cuerpos de los robots, y más la parte del software, la inteligencia”, cuenta. Tomó un curso con Tom Mitchell, autor de uno de los libros famosos de machine learning. “Cuando hice esa clase me enamoré del aprendizaje de máquina. Y me quedé ahí para siempre”, dice.
La mayonesa
A Soto le gusta explicar el momento actual de la IA con una metáfora de cocina. Para entenderla hay que partir por cómo se entrenan los modelos de lenguaje, es decir, se les da un texto y la tarea de predecir la siguiente palabra. “Realmente esa tarea no es muy relevante. Lo relevante es el conocimiento que adquiere el modelo para resolverla”, explica. “Si tú le dices ‘hola, ¿cómo...’ y tiene que poner ‘estás’, es trivial, es memorización. Pero cuando le das 10 páginas de un libro y le pides predecir la siguiente palabra, la única posibilidad de que lo haga correctamente es que realmente entienda lo que pasó para atrás. Y cuando lo entrenas con muchos, muchos, muchos datos, empiezan a surgir capacidades de razonamiento que no eran esperadas”, explica.
Ahí entra la mayonesa: “Si tú bates muy lento, nunca sale mayonesa. Empiezas a batir más rápido y de repente la pruebas y dices: ‘oye, qué rico’, emergió esta propiedad. Para el mundo científico también fue así: no era esperado. Por mucho tiempo, en el aprendizaje de máquina tuvimos la fórmula correcta, pero estábamos batiendo muy lento. Hasta que tuvimos las capacidades de cómputo y el acceso a datos de una cierta escala que permitieron que saliera mayonesa. Y hoy día tenemos la mayonesa”.
El desafío científico ahora, dice, es doble: entender qué otra cosa puede salir además de mayonesa, y entender qué condiciones hacen que funcione, para poder controlarla mejor.
- ¿Qué es lo que te preocupa?
- Va un poco con la inteligencia. Para mí, la inteligencia es la capacidad de entender. En el mundo biológico es bastante claro: una polilla sigue la luz, no entiende mucho por qué, pero sigue la luz. A medida que uno avanza en la parte evolutiva llega a una ballena, a un perro, que entiende mucho más: me reconoce, por ejemplo. Una polilla nunca me va a reconocer. Y ahí llegamos al humano, que tiene una comprensión bastante profunda de muchas cosas del mundo, especialmente en nuestro conocimiento colectivo. Entonces la inteligencia no es una cosa on-off, hay grados. Desde la inteligencia más primitiva que entiende muy poquito del mundo hasta la más sofisticada que entiende mucho. Y una de las cosas más profundas de ese entendimiento es entender que soy yo el que está entendiendo. Eso lleva a cierta capacidad de autorreconocimiento, de autoconciencia. Una de mis preocupaciones es: si las máquinas empiezan a entender el mundo tanto, en qué momento esa inteligencia es tan grande que empieza a entender que es la máquina la que entiende.
- O sea, la autoconciencia que eventualmente pueda tener una máquina.
- Claro, porque deja de ser una máquina de alguna manera. Si uno tiene una máquina que ahora sabe que es máquina, uno diría que está en otro estatus.
- ¿Y tú ves factible que esto pase?
- Es una hipótesis. No la descarto. Y hay variantes de eso que de alguna manera nos podrían preocupar.
Una de esas variantes tiene nombre y apellido: el modelo que Anthropic ha mantenido restringido por sus capacidades de generación de código, Mythos.
Soto descarta que el encierro tenga que ver con autoconciencia, el problema es otro, dice, “sus capacidades de generar código son increíbles, y eso abre una puerta tremenda. Los computadores son máquinas extraordinarias y hasta ahora el humano promedio las usa para el Excel, para internet, para el PowerPoint, porque realmente no puede hacer mucho más. Poder darles instrucciones a través de código que escribe una IA cambia eso. Pero también le abre una puerta tremenda a gente maliciosa. Todas nuestras instituciones financieras funcionan hoy sobre software, y si alguien malicioso tiene herramientas que generan código, entienden el código y entienden sus procesos, puede hackear eso. Es como darle una bazuca a alguien para atacar un sistema que no está preparado para recibir un ataque con esa bazuca”.
Lo que ha hecho Anthropic con ese modelo, explica, es entregárselo primero a grandes compañías para que detecten sus propias vulnerabilidades, “veamos dónde están los hoyos antes de que venga el tipo con la bazuca, blindemos esa parte, y recién después se abre”.
Tres veces no
La veta empresarial de Soto partió con fracasos. Con distintos colegas intentó varios emprendimientos; uno era para la industria del salmón, y murió cuando llegó el virus ISA. Pero en paralelo trabajaba en un supermercado con sistemas que analizaban flujos de personas, y ahí conoció a Ariel Schilkrut y a Luis Vera, que en ese momento ponían cámaras fijas en las góndolas para estudiar el movimiento de los productos.
“Les dije: ‘oye, ¿y si lo hacemos con un robot’? Esto era como el 2013”, recuerda. “Ellos ya tenían su tecnología, yo estaba haciendo otra cosa, y quedó en nada”.
Soto siguió con la idea en la universidad y postuló el proyecto a los fondos públicos de innovación tres años seguidos. Las tres veces la respuesta fue no. “En uno decían: esto es imposible que se haga en Chile. La gente pensaba ‘robots, si no los hacen en Estados Unidos ni en Japón, menos los van a hacer acá’, cuenta.
El financiamiento llegó por otro lado. Microsoft, que en ese momento apoyaba proyectos de desarrollo en Latinoamérica, le dio US$ 50 mil. Con esa plata armaron un prototipo. En la universidad imprimieron un póster gigante con productos de supermercado, lo pegaron en una pared y hacían pasar al robot mirando la “góndola”. Después lo llevaron a un supermercado real, uno en Departamental con Vicuña Mackenna, con acceso que consiguieron a través de Cencosud.
Hacia 2017 sonó el teléfono. “Ariel me llama y me dice ‘Álvaro, ¿te acuerdas cuando nos contaste esto del robot? ¿En qué está eso?’ Le dije tengo un prototipo. Me dijo: ‘en serio, lo voy a ir a ver, mañana estoy allá’. Estaba viniendo de Estados Unidos. Lo vio y dijo: trabajemos juntos en esto. Y cuento corto, de ahí comenzamos. Hoy somos muy amigos los tres”.
Así nació Zippedi, el robot que recorre los pasillos de supermercados y tiendas escaneando góndolas para detectar productos faltantes y errores de precio. La empresa ha levantado capital, y tiene clientes en varios países. El camino, eso sí, no fue lineal, “la empresa ha tenido altos y bajos. Vino la pandemia, los supermercados se cerraron, y este robot funciona en la sala del supermercado. No nos fue tan bien”, admite. “En el último tiempo esto se reactivó, ayudado mucho por el nuevo auge de la inteligencia artificial. Las empresas están buscando, porque saben que hay un cambio tecnológico”.
- ¿Crees que viene el boom de los robots físicos que tanto se comenta?
- De todas maneras vamos a tener robots físicos. Yo diría que no más de cinco años. El tiempo de desarrollo tecnológico es muy rápido ahora. ¿El próximo año, como dicen algunos? Yo diría que un poquito más.
Stanford como la playa
Hace unos años Soto se tomó un año sabático, esa figura académica que él mismo se encarga de aclarar. El sabático consiste en irse a trabajar a un centro de investigación en otra parte del mundo, y a él le tocó uno de los epicentros de la IA: el grupo de visión computacional de Stanford liderado por Fei-Fei Li, Silvio Savarese y Juan Carlos Niebles, con unos 50 alumnos de doctorado.
“Fue muy entretenido. Cuando uno empieza a tener puestos de gestión deja de ir al bajo nivel, a codificar. Y yo me puse a programar, programar, programar, y fui muy feliz”, cuenta. De esa pasada quedaron colaboraciones académicas que duran hasta hoy.
Entre sus exalumnos hay uno particularmente conocido: Karim Pichara, que hizo el doctorado con él y después cofundó NotCo. “Soy como su padre académico. Lo visité en San Francisco, me mostró lo que están haciendo y es espectacular. Más que pensar ‘viene de Chile’, es como: ‘wow, el potencial que tienen es extraordinario’. Ojalá haya más de esas empresas, sobre todo desde nuestro país”.
- ¿Qué te pasa cuando ves a Sam Altman o a Dario Amodei? Tú probablemente estabas estudiando estas materias en los mismos años, y ellos están ahí.
- No, por el contrario. Imagínate la vida de esas personas. Hay una cosa que no me gusta mucho, que es tener tantas reuniones, eso de “tengo que estar yo, no puedo”. No me gustaría tenerla.
- Llevas 23 años metido en esto y antes eras el bicho raro. Hoy uno levanta una piedra y aparece un experto en IA. ¿Te gustaba más ser monopólico o te gusta que se haya democratizado?
- Tengo sentimientos encontrados. Por un lado, qué bueno que estas cosas que estaba haciendo hoy tienen posibilidades de mejorar nuestra educación, nuestra salud. Es muy entretenido trabajar en esto, muy motivante. Pero por otro lado tengo sustos, esta cosa se puede arrancar de las manos. Por eso en el CENIA estamos haciendo un cambio: surgimos como una institución dedicada a fomentar la inteligencia artificial, pero en la medida en que pasa a ser una tecnología con impacto en la sociedad, no nos podemos obviar de eso, y estamos trayendo gente del ámbito de las ciencias sociales. Investigadores de IA en educación, de IA en ciencia política. Tendiendo puentes. Así como es urgente no quedarse atrás, es urgente hacerlo bien.
“Que la sociedad sea más alegre y no más triste”
Soto tiene hijos, y la conversación sobre el futuro pasa inevitablemente por ellos. Dice que los ha estado entusiasmando con los agentes de IA, pero también les habla de responsabilidad, “no solamente en la tecnología sino en la vida”.
- ¿No te asusta la sociedad en la que ellos van a vivir por esta tecnología?
- De todas maneras.
- ¿Qué te asusta?
- Que sea una sociedad con una mayor división entre los que tienen acceso, control o manipulación de esta tecnología y los que queden rezagados. Una sociedad así es inestable, muy desigual. Uno vive en sociedad con todos sus miembros, y ojalá todos estemos en cierta armonía. En nuestro país hemos visto que esa armonía se ha ido rompiendo, y vemos lo que pasa. Es una sociedad en la cual uno no puede hablar con alguien porque le tiene susto. No me gustaría que mis hijos vivieran en esa sociedad. Y por otro lado está el temor de en qué momento las máquinas pueden empezar a hacer cosas que no queremos que hagan. No digo que vaya a pasar, pero el hecho de que pueda pasar es algo con lo cual tenemos que ir con cuidado.
- ¿Y los escenarios positivos?
- Hay muchos. Vi una foto que me gustó mucho: ponían a los que ganaron el récord mundial de los 100 metros planos a correr en pistas simultáneas, y los de ahora les sacan un par de segundos a los anteriores. Son tipos que tuvieron mejores capacidades de desarrollo en el mundo físico. ¿Qué pasa si nosotros también tenemos capacidades de desarrollo en el mundo cognitivo? Para mí, la herramienta más poderosa que hemos creado es lejos el lenguaje: surge como comunicación, te permite intercambiar ideas, pero también te permite pensar, comunicarte contigo mismo para hacer tus planes. La IA nos puede abrir algo así. Muchas veces se ve a la IA por allá y a los humanos por acá. Pero hay cosas que nosotros también podemos mejorar: un ser humano que con esta tecnología se potencia, se aumenta.
- ¿Cuál es la creencia más popular hoy en inteligencia artificial con la que estás totalmente en desacuerdo?
- Que el objetivo de la IA sea automatizar todo. Hay muchas empresas cuyo objetivo hoy es automatizar esto, automatizar esto otro. Hay que tener un equilibrio entre automatizar para eficiencia y preguntarse cuál es tu aporte social.
- ¿Crees que no va a pasar esa automatización total?
- Podría pasar, la tecnología lo puede lograr. Uno podría pensar que el ser humano también va a ir evolucionando, pero eso es lento. Y uno de los temores que tengo es que esta disrupción sea más rápida. Imagínate una persona que lleva 60 o 70 años viviendo su vida; el niño va a crecer con esto, pero para ella, un cambio disruptivo de un día para otro es súper complejo de administrar de una manera saludable.
VER MÁS
MARKET DATA
<%userdata?.email%>
Editar perfil
Credencial
Salir
(Twitter)
Instagram
Facebook
LinkedIn
YouTube
TikTok
Alto contraste
Juan Pablo Silva
