Esta semana, se ha anunciado que Judea Pearl, catedrático de Ciencias de la Computación y director del Laboratorio de Sistemas Cognitivos de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), ha sido galardonado con el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento 2022 en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación. El premio reconoce su papel en aportar una base moderna a la inteligencia artificial (IA).
El jurado ha destacado las contribuciones matemáticas de Pearl, que han permitido que los programas de IA interioricen dos formas fundamentales de entender el mundo y tomar decisiones: la probabilidad y la causalidad. Gracias al lenguaje formal desarrollado por Pearl, estos procesos ahora pueden integrarse en los programas informáticos, una innovación crucial para el progreso de la IA.
Las contribuciones de Pearl han significado un cambio radical en cómo entendemos el razonamiento probabilístico y la inferencia de relaciones causales. «Al sentar una base matemática para el razonamiento probabilístico y la inferencia de relaciones causales, Pearl construyó un marco para una serie de campos que incluyen las ciencias de la computación, las matemáticas, la estadística, la epidemiología y las ciencias sociales», se destaca en el acta del premio.
A diferencia de otras líneas de investigación en IA, como el deep learning o las redes neuronales, el enfoque de Pearl se centra en la transparencia, una característica crucial en áreas de aplicación como la toma de decisiones en medicina, y en cuestiones legales y económicas. Ante la noticia de su galardón, Pearl comentó: “Es la primera vez que podemos entender lo que significa comprensión de forma profunda y computacional”.
Para Pearl, ‘comprender’ significa ser capaz de responder preguntas en tres niveles importantes: previsión, el efecto de las acciones y sus explicaciones. Estos tres niveles ahora pueden ser capturados por el lenguaje computacional, lo que representa un significativo avance en nuestra comprensión de la IA.
El catedrático ha replicado el razonamiento probabilístico del cerebro humano en un sistema informático. “La incertidumbre es la materia prima de la toma de decisiones cotidianas”, señala Pearl. Su trabajo ha desarrollado un cálculo que permite a los ordenadores manejar y asignar probabilidades a distintas conclusiones a partir de información incierta.
En los años ochenta, Pearl desarrolló el lenguaje matemático necesario para integrar la IA clásica con la teoría de la probabilidad. Su libro de 1988, «Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems», sigue siendo una referencia fundamental en el área. En esta obra, introdujo las redes bayesianas, hoy en día una herramienta clave del aprendizaje automático y la estadística moderna.
Una red bayesiana es una representación visual y matemática de sucesos y sus probabilidades, permitiendo articular redes muy complejas con sencillez. Estas redes han demostrado su utilidad en diversos centros sanitarios para decisiones críticas, como la intubación de pacientes o la predicción de la evolución clínica.
El cálculo causal es otra área en la que Pearl ha hecho enormes contribuciones. Publicado en su libro «Causality» en 2002, este concepto proporciona un marco formal para inferir relaciones causales a partir de datos, abriendo la puerta a múltiples aplicaciones en medicina personalizada o la gestión de pandemias.
“Ahora tenemos un lenguaje que permite inferir de manera coherente”, afirma Pearl. Las aplicaciones de su trabajo abarcan desde la medicina personalizada hasta el manejo de pandemias, integrando información global y permitiendo llegar a conclusiones coherentes basadas en la evidencia existente.
