Como buena jugadora, Daphne Koller, una investigadora en la Universidad de Stanford cuyo trabajo ha producido avances en la inteligencia artificial, ve el mundo como una red de probabilidades. Pero no hay nada de incertidumbre acerca del impacto que ella causará.
Como matemático teórico, Koller ha contribuido en áreas como la robótica y la biología. Su mayor logro (y con 39 años, se espera que haga muchos más) es haber creado una serie de herramientas computacionales para la inteligencia artificial, que pueden ser utilizados por científicos e ingenieros para hacer cosas como predecir atascos en el tráfico, mejor la visión de una máquina y comprender cómo se extiende un cáncer.
Su trabajo, basado en un teorema sobre probabilidades que data del siglo XIX, ya ha tenido importante impacto comercial, y sus colegas aseguran que éste aumentará en la próxima década. Sus técnicas han sido utilizadas para mejorar sistemas de visión computarizada y en la comprensión del lenguaje natural, y en el futuro se espera que conlleven a una nueva y mejorada generación de buscadores de Internet.
“Ella está en el filo absoluto del borde más absoluto [ de la investigación de I.A.] “, dice Gary Bradski, un investigador de sistemas de visión computarizada en Willow Garage, una compañía robótica en Menlo Park, California.
Koller fue honrada la semana pasada con un nuevo premio a las Ciencias de la Computación, patrocinado por la ACM (Association for Computing Machinery) y la Fundación Infosys, el brazo filantrópico de la compañía india de servicios informáticos Infosys.
El premio a Koller, con un metálico de $150.000, es percibido por los científicos y ejecutivos de la industria como un reconocimiento a su investigación, que ha ayudado a transformar la inteligencia artificial de la Ciencia Ficción y la especulación a una disciplina ingenieril que está creando una serie de máquinas y sistemas inteligentes. No es su primer reconocimiento: en 2004, recibió el MacArthur Fellowship, con un premio de USD $500.000
Daphne Koller es parte de un renacimiento del interés en la inteligencia artificial. Tras tres décadas de estancamiento, los investigadores en I.A. están haciendo progresos. Los desarrollos más recientes hicieron posibles los filtros anti-spam, los nuevos mapas de tráfico ClearFlow de Microsoft y los autos robóticos sin conductor que los equipos de Stanford construyen, patrocinados por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Defensa.
Desde que llegó a Stanford como profesora en 1995, Koller ha dirigido un grupo de investigadores que han reinventado la disciplina de la inteligencia artificial. Fundado en los años 60, este campo de estudio estaba dominado por los esfuerzos de construir sistemas que razonaran a partir de la lógica y las reglas. Una década antes, Judea Pearl - un investigador de la UCLA - había hecho avanzar técnicas estadísticas que se basaban en mediciones repetidas de fenómenos del mundo real.
Conocido como el “enfoque Bayesiano”, se centra en una fórmula para actualizar las probabilidades de los eventos con base en observaciones repetidas. La regla de Bayes, así llamada por el matemático del siglo XIX Thomas Bayes, describe cómo transformar una presunción actual sobre un evento, en una presunción revisada y más precisa, tras observar evidencia adicional.
Koller ha dirigido investigaciones que incrementaron grandemente la amplitud del software bayesiano existente. “Cuando comencé a mediados - finales de los 80, había un sentimiento de que los números no tenían lugar en la I.A.” dijo en una entrevista reciente. “La gente no piesa con números, así que ¿por qué deberían hacerlo las computadoras?”. Koller está comenzando a aplicar sus algoritmos de forma más general, para ayudar a los científicos a discernir patrones en vastas colecciones de datos.
“El mundo es ruidoso y enredado”, dice Koller. “Necesitas lidiar con todo ese ruido e incertidumbre”. Su filosofía la impulsó a investigar en la teoría de juegos y la inteligencia artificial, y más recientemente en la biología molecular.
Sus herramientas llevaron a un nuevo tipo de mapa de genes del cáncer, basado en la examinación del comportamiento de un gran número de genes activos en una variedad de tumores. De la investigación, los científicos fueron capaces de desarrollar una nueva explicación de por qué los tumores del seno se extienden hacia el hueso.
Un área potencialmente promisoria para aplicar el trabajo teórico de Daphne Koller es el campo emergente de la extracción de información, que podría aplicarse a las búsquedas en internet. Las páginas serían leídas por sistemas de software que podrían organizar la información, y comprender efectivamente un texto no estructurado. “Daphne es una de las investigadoras más apasionadas en la comunidad de I.A.”, dijo Eric Horvitz, un investigador de Microsoft, que preside la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial.
“Después de estar inmersa por algunos años con los retos computacionales de decodificar el genoma regulador, me dijo algo así como: creo que me he convertido en biólogo, una biólogo de verdad, y es fabuloso”.
Para ese fin, Koller está pasando un año sabático haciendo investigaciones con biólogos en la Universidad de California en San Francisco. Dado que la biología es cada vez más computacional, su conocimiento es vital en ganar un entendimiento más profundo de los procesos celulares.
Koller creció en una familia académica en Israel, hija de un botánico y una profesora de Inglés. Cuando su padre pasó un año en Stanford en 1981, y ella tenía 12 años, Koller comenzó a programar en una computadora Radio Shack que compartía con otro estudiante.
Cuando su familia regresó a Israel el año siguiente, le dijo a su padre el botánico que estaba aburrida del colegio y quería buscar algo más estimulante, en la universidad. Tras año y medio, lo convenció de dejarla entrar en la Universidad Hebrea, donde estudió Ciencias de la Computación y matemáticas.
A los 17 años, ya daba un curso sobre bases de datos en la universidad. El año siguiente recibió su grado de Maestría y se alistó en el Ejército Israelí, para luego venir a los EEUU a estudiar un Ph.D. en Stanford.
No pasó su tiempo mirando el monitor de una computadora. “Me resulta angustiante pensar que la percepción de nuestro campo de trabajo es que uno se sienta en la oficina, solo, rodeado de cajas viejas de pizza y latas de CocaCola, hackeando las entrañas de un sistema operativo Windows”, dijo. “Paso la mayor parte de mi tiempo pensando en cómo funciona una célula, o cómo comprendemos las imágenes en el mundo que nos rodea”.
En los años recientes, muchos de sus estudiantes - ya egresados - se han ido a trabajar a Google. Sin embargo, ella procura persuadirlos para que permanezcan en la academia y no se apresuren a convertirse en ingenieros de software en compañías recién fundadas.
Reconoce que Silicon Valley puede ser muy seductor. “Mi esposo todavía se irrita conmigo por no haberme montado en el vagón de Google al principio”, dice. Insiste, sin embargo, en que no se arrepiente de su decisión de permanecer en la academia. “Me gusta la libertad de explorar cosas que me interesan”, dijo.
