La matemática vallisoletana premiada por intentar descifrar la inteligencia artificial

Los algoritmos ya forman parte de nuestras vidas. Todo el mundo ha oído hablar de la inteligencia artificial. Está presente en las redes sociales, la publicidad, las finanzas, las compras, la automoción, la formación, el trabajo, el hospital, las recomendaciones de informaciones, series…, incluso en nuestros gustos más personales. Para muchos, es magia; para otros, sólo lógica . Sea como fuere, no pasa desapercibida.  Por tanto, son bastantes las personas que trabajan para arrojar luz sobre esta tecnología que necesita trabajo manual para cambiar, moldear y entrenar los datos. Es más, no solo serán necesarios los perfiles técnicos, como ingenieros y matemáticos, sino lingüistas, filósofos, psicólogos y antropólogos que aporten su visión para la interacción entre el programa y el ser humano.                                                                                                                                             

La vallisoletana Paula Gordaliza está escribiendo esta historia desde las matemáticas. Cada paso que da está enfocado en tratar de establecer la teoría matemática necesaria para entender y mejorar el mundo de la IA y la ciencia de datos. Pero ¿cómo empezó todo? Nació en la capital del Pisuerga, si bien tiene un lazo indestructible con Villafrades de Campos. Estudió Matemáticas en la Universidad de Valladolid (UVA), donde también se doctoró, impulsada por los acertijos divertidos que le proponía su padre, que es matemático. Descubrir las reglas básicas de la aritmética y la lógica jugando la llevó a participar en proyectos como ESTALMAT (Estimulación del Talento Matemático) y actividades como las olimpiadas o el canguro matemático. A medida que se iba haciendo más mayor, fue capaz de apreciar la utilidad y la potencia de esta ciencia para resolver los retos tecnológicos del momento. Es verdad, reconoce, que las ingenierías también le picaban la curiosidad, sin embargo, decidió empaparse de todo el conocimiento teórico que le aportan las matemáticas para, más tarde, abordar la resolución de problemas concretos. 

«La profesión de matemático era bastante más desconocida y peor valorada por la sociedad hace diez años, cuando estuve en la Universidad», sostiene para, a renglón seguido, añadir que fue fundamental para ella tener en casa a alguien que conociera desde dentro la profesión y le diera el apoyo y la confianza necesarios para tomar esa decisión. «He vivido muy de cerca la evolución de la opinión de la sociedad con respecto a las matemáticas, en particular a la probabilidad y la estadística. Hace once años, cuando me preguntaban qué quería estudiar y respondía muy convencida que matemáticas, me decían: ‘¿Para qué vas a estudiar matemáticas, para ser profesora? o ¿Cómo vas a desperdiciar tu nota de selectividad en la carrera de matemáticas?’, ya que en ese momento la nota de corte era un 5», reflexiona la vallisoletana.                                                                                                                                     

En este sentido, celebra que ahora mismo cuando habla de su profesión, las reacciones son muy diferentes. «Me confiesan: ‘Matemáticas, ¡qué difícil!, dicen que eso sirve para todo’». De hecho, apunta que en el momento en el que menciona que es doctora especializada en probabilidad y estadística y que su campo de aplicación es el de la Inteligencia Artificial, ve caras de admiración e interés por lo que está haciendo. Una admiración y un interés que la han llevado a convertirse en uno de los seis galardonados, menores de 30 años, con los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles , que reconocen la creatividad, la originalidad y el logro en esta ciencia en los primeros años de profesión científica.

Su formación doctoral se ha realizado a caballo entre Valladolid y Toulouse (Francia), con un contrato predoctoral de tres años del Gobierno francés y bajo un convenio de cotutela internacional con la UVa. Al día siguiente de defender la tesis, el 30 septiembre de 2020, en plena pandemia, comenzó un contrato de investigador postdoctoral en el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) en Bilbao, un centro de investigación con reconocimiento de excelencia Severo Ochoa del Ministerio de Ciencia e Innovación. A lo largo de estos casi tres años, ha compatibilizado este contrato con uno de Profesor Asociado en la institución universitaria, donde se formó, hasta el pasado mes de enero. En la actualidad imparte docencia en la Universidad Pública de Navarra.                                                                                                                                                                                                                     

Preguntada por su día a día, Gordaliza comenta que uno de los avances más significativos fue establecer un marco teórico para el problema del aprendizaje automático equitativo. En concreto, para el problema de clasificación binaria, su investigación ofreció la posibilidad de desarrollar una metodología de reparación de un conjunto de datos sesgado por la influencia de una variable sensible , por ejemplo, la raza, el género, la edad, etcétera, basada en la teoría de transporte óptimo.  «Este procedimiento de reparación permite controlar el nivel de transformación de los datos originales para llegar a establecer un equilibrio entre equidad y precisión del algoritmo de clasificación, entrenado posteriormente con ellos», indica y agrega que en la actualidad trabaja con la meta de tratar de formular y abordar la eliminación de sesgos como un problema multiobjetivo, buscando soluciones precisas que garanticen no sólo la equidad, en el sentido de la eliminación de los sesgos, sino la interpretabilidad y robustez de los algoritmos en el sentido de la estabilidad.                                                                                                                                                                                                En cuanto al papel de las matemáticas en la inteligencia artificial, recalca que el aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que posibilita a los algoritmos aprender a hacer predicciones y establecer conexiones a partir de grandes cantidades de datos que se recogen y almacenan cada vez con más facilidad. «Existe una percepción, bastante fundada, de que estos algoritmos son cajas negras capaces de gestionar tal cantidad de información y ofrecer con ella soluciones a problemas, pero de una manera opaca y sin una trazabilidad clara de los procesos de generación de la solución ofrecida». Por esta razón, afirma que el gran objetivo de las matemáticas en esa materia es «abrir» las cajas negras de la IA , lo cual es relevante cuando los datos conllevan información sensible. «Esto contribuiría a reducir la creciente desconfianza de la sociedad hacia los algoritmos». Por otro lado, dice que esta desconfianza proviene del debate que existe en relación con la pérdida de empleos debido a la automatización de tareas.                                 

«Desde la primera revolución industrial, con cada cambio de paradigma en los sistemas de producción se generan movimientos de rechazo por el temor a que la tecnología deje a las personas sin empleo. Como no podía ser de otra manera, el momento actual con la irrupción de la IA también genera esos temores. Pero lo cierto es que cada una de las revoluciones lo que ha traído es más progreso y bienestar . El empleo se reorienta, las jornadas de trabajo van en disminución y el descanso y la conciliación se abren paso y acaban instalándose como incuestionables. La gente joven lo que tenemos que hacer es formarnos y prepararnos lo mejor posible para los retos que nos esperan y para todo tipo de cambios futuros, que cada vez son más acelerados . No conviene dejarse llevar por visiones catastrofistas, sino que hay que confiar en la inteligencia colectiva del género humano», concluye Paula Gordaliza.