¿Qué es la Inteligencia Artificial? (Gonzalo Perera)

En este blog, estaremos inaugurando en unos instantes la sección "Investigadores inolvidables".
Que no necesariamente se centrará sobre Albert Einstein, Galileo Galilei y Louis Pasteur, que vaya si son inolvidables, pero para los que hay mucho material donde hurgar sobre sus vidas. Dedicaremos nuestro humilde espacio más bien a gigantes del conocimiento que no han tenido tanta "prensa", por ser uruguayos, por ser más recientes, o por el motivo que sea.

Uno de ellos será, sin duda, Mario Wschebor, uno de los matemáticos más deslumbrantes que conocí en toda mi vida ( y no por pedantería, sino por contextualización, dejo constancia que conocí y discutí mano a mano con varios matemáticos ganadores de todos los premios imaginables que me parecieron mucho menos brillantes que Mario, por lo que no comparo con referencias débiles, que se diga). Dato no menor, pero que no incide un ápice sobre mi juicio: Mario es mi amigo, un fiel, leal, respetuoso, cariñoso e inquebrantable amigo. Que falleció el año pasado. Pero que dejó muchísima Matemática original, nueva, de la de excelente calidad al mundo entero, y un recuerdo de gran ternura a quienes lo conocimos.

Ya les contaré de Mario largo y tendido, pero viene a cuento ahora una anécdota puntual bastante graciosa. Mario Wschebor pasó la mayor parte de su exilio dictatorial en Caracas, trabajando en diversas instituciones científicas venezolanas. A su retorno al Uruguay, cada tanto visitaba una tierra que tanto quería y donde tanto aportó. Solía quedarse en el hogar de José Rafael León ("Chichi"), Dr. en Matemática que supo ser alumno y gran amigo de Mario y que es un eminente colega, digno heredero de tan rico legado y Rina Surrós, Doctora en Informática y destacadísima investigadora en la materia.

Marío tenía una característica que podía llegar a ser hasta fastidiosa: su brillante cerebro no se apagaba nunca, ni siquiera bajaba un par de cambios. Era alegre, gustaba hacer chistes, pero sus chistes requerían a menudo dos cursos previos para ser adecuadamente entendidos. Y era capaz de plantearte el problema más complejo en el momento más inoportuno para la visión de un ser humano sin su capcidad extraordinaria, de esos que cada tanto necesitamos pavear (como les consta sobradamente es mi caso) o simplemente dejar que las neuronas no piensen nada más sofisticado que si ya estará el agua para el mate o la leche para el café con idem.

Pues bien, mire esta situación. Comienzos de los 90`s. Caracas. Hogar León- Surrós. 7 AM. Mario se encontraba presto para desayunar, mientras Rina, la eminente informática, aún en bata, preparaba el delicioso café venezolano. De buenas a primeras, Mario le espeta a Rina un "¿Y tú que opinas de la Inteligencia Artificial, Rina?". La susodicha, con la gracia y picardía que el Caribe da y Salamanca no presta,le respondió "al toque". " Cooooooooño Mario, son la 7 de la mañaaaaanaaaaaa......casi ninguna de las neuronas de mi Inteligencia Natural se ha despertado todavía y tú pretendes que opine sobre la Artificial?". Las risas fueron el cierre obvio de la anécdota, pero que nos trae de manera distendida el concepto de INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Concepto con abundantes sinónimos, como "APRENDIZAJE AUTOMATICO", "MACHINE LEARNING", "STATISTICAL LEARNING", etc, etc. Varios nombres para el mismo pichicho.

Veamos de qué va la cosa, a partir de un ejemplo, como siempre.

 Cuando efectuamos una compra con una tarjeta de crédito cualquiera (úsese con extrema moderación), sistemáticamente debemos esperar unos segundos entre que quien nos atiende pasa nuestra tarjeta por una ranurita y el momento en que la operación es autorizada.


En esos segundos obviamente se chequea si no nos mandamos la gracia de excedernos en nuestro monto de crédito disponible (lo cual, teniendo en cuenta las tarjetas derivadas que solemos extender a hijos, esposas o esposos, no es un evento tan exótico). Pero se chequea muchísimo más de lo que podemos imaginar, al menos en el caso de las tarjetas de mayor solidez. De hecho, en esos pocos segundos, toneladas de conocimiento matemático caen abruptamente sobre nuestra humilde tarjetita.

La cuestión es bien simple: el avance tecnológico ha potenciado las posibilidades de cometer operaciones fraudulentas con tarjetas de créditos, entendiendo por “fraude” aquí, para desligarnos de todo tecnicismo, operar con la tarjeta de crédito de otro, algún pobre gil que pondrá el grito en el cielo cuando vea su estado de cuenta. Por ejemplo, es posible robar físicamente la tarjeta de otra persona y usarla en su lugar. Pero también es posible clonarla (generar un plástico idéntico, pero “trucho”), o bien conseguir toda la información de la tarjeta infiltrándose en alguna operación de compra por Internet, etc. Hay muchas maneras, algunas muy sofisticadas, de ser un jodedor. Nada que ver con el viejo y recio  punga del 121, ahora un man muy bien lookeado te puede afanar  desde una laptop conectada por wi-fi en un shopping. Cual dijera Mafalda ante tanto anglicismo, pensar que las invasiones inglesas fueron derrotadas…

Por lo tanto, las firmas expendedoras de tarjetas de crédito conectan sus bases de datos de operaciones y clientes con muy fuertes algoritmos (procedimientos de análisis consistentes en aplicar determinadas secuencias de operaciones de comparación, cálculo y decisión) creados por la rama de la Matemática llamada INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Tales algoritmos, mediante grandes volúmenes de comparaciones y detecciones de patrones de comportamiento, permiten detectar muchos de los casos en que una operación de compra es “rara” en un cliente o “sospechosa de ser fraudulenta”. En tal caso, procedimientos de seguridad son activados, que pueden llevar incluso a no autorizar la operación.

Naturalmente, hay operaciones “raras” o “infrecuentes” que nada tienen que ver con fraudes. Si UdUd. le esté pagando una excursión a Bariloche a su hija que cumple 15 años. La operación es "rara" para su patrón habitual de utilización de la tarjeta, peor no sólo no es fraudulenta, sino que es legítima, saludable y parte de una muy feliz ocasión. Ergo, no es ninguna bobada detectar qué comportamientos son sospechosos y cuáles no en el mundo de las tarjetas de crédito, por eso los algoritmos de Inteligencia Artificial son materia de ferviente investigación en los tiempos que corren.

Además, a esto debe sumársele la enorme cantidad de operaciones que deben “calificarse” y el escaso tiempo (algunos segundos) del que se dispone para hacerlo. Según Bolton y Hand, que han estudiado esta materia específica en detalle (ver Statistical Fraud Detection: A review,  de Richard Bolton y David Hand, Statistical Science 17, pp. 235-255, 2002) solamente en Gran Bretaña la firma proveedora de tarjetas de crédito Barclayscard procesaba entonces  unas trescientas cincuenta millones de solicitudes de compra al año, lo cual hace una media de 11 consultas por segundo. Otro ejemplo impactante del mencionado trabajo: The Royal Bank of Scotland tramitaba mil millones de tales operaciones al año (y téngase en cuenta que hablamos de 10 años atrás, cuando el uso de las tarjetas de crédito- para bien y para mal-  va en notorio aumento). Un volumen de operaciones inmenso, que  ejemplifica la incidencia de las operaciones de fraude y de su combate. Y cuánta guita hay en juego....

Pongamos un ejemplo tonto (mi especialidad). Si una compañía debe lidiar con 100 millones de operaciones al año (lo que ya vimos no es ninguna exageración) y un uno por mil de dichas operaciones son fraudulentas, y si suponemos además que el promedio de las operaciones fraudulentas es de veinte dólares (cifra sin duda excesivamente baja, pero tanto mejor para mostrar de cuánto dinero estamos hablando), entonces la compañía pierde 2 millones de dólares al año por culpa de dichos fraudes. Si un algoritmo de Inteligencia Artificial para la detección de fraudes, logra bajar solamente a la mitad el nivel de fraude, estará recuperando 1 millón de dólares al año. Comprenderá el lector por qué tanto matemático en el mundo se ha volcado hacia estas temáticas.

Naturalmente las distintas tarjetas de crédito no informan  cuánto pierden por causa de los fraudes, puesto que este dato puede afectar su imagen y prestigio comercial, ni mucho menos revelan más que generalidades de cómo funcionan sus algoritmos de detección, ya que si los revelaran por completo, habilitarían a construír mecanismos de fraude casi perfectos.  Es el viejo principio de que si el chorro sabe el recorrido del vigilante, entonces sabe dónde, cómo y cúando puede robar. Pero, por ejemplo, las estimaciones al año 1996 del volumen total de fraudes en todas las tarjetas de créditos de USA son del orden de entre 700 y 850 millones de dólares al año, y a nivel mundial, de entre 10 y 11 mil millones de dólares. Compare el lector estas cifras con las del ejemplo caricatural que poníamos previamente para una compañía concreta.

Si bien los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden ser muy complejos, el principio en que se basan es bien simple. Se introducen en una computadora todos los datos disponibles de un gran volumen de operaciones de crédito que previamente se ha constatado que son fraudulentas y por otro, otro gran volumen (en general mucho mayor) de operaciones confirmadamente legítimas. Entre las variables que son registrables y manejables en el momento de la compra desde la central de supervisión que responde a la consulta del comerciante  (datos del cliente, su historia como comprador, cantidad, tipo y precio de los artículos que desea comprar), así como de posibles "cruces" de tales variables, se trata de encontrar cuáles son las que mejor expresan la diferencia entre  quienes se sabe han incurrido en fraudes (los jodedores, bah)  y quienes han realizado operaciones legítimas.  Se trata de identificar qué datos del cliente y su compra, o combinaciones de estos datos, son los que mejor pueden trazar un patrón de comportamiento fraudulento. Por ejemplo, imaginemos que se detecta una marcada tendencia entre quienes han  realizado fraudes, a invertir rápidamente fuertes sumas de dinero en artículos de fácil reventa, como calzado y prendas deportivas. En tal caso, la comparación entre el promedio que el tarjeta-habiente ha invertido históricamente en artículos deportivos y el monto de la operación de compra de calzado deportivo que se pretende hacer, podría aportar una buena pista para detectar fraudes. La realidad es más compleja, obviamente, pero los ejemplos simples permiten aproximarse a ella.

Si la Inteligencia Artificial existiera sólo para evita fraudes en tarjetas de crédito, a mi me importaría un reverendo pomo. Respeto otras opciones, pero antes de dedicar mi vida y mis escasos saberes a cuidarle la fortuna  a las grandes empresas financieras que emiten las tarjetas de crédito, prefiero consagrarla a intentar pescar un surubí en el desierto de Gobbi.  Pero eso es una opción PERSONAL y hay otras que son distintas y tan respetables como la mía. A mí me fascinó el mundo de la Inteligencia Artificial por otros motivos. Porque, en un ejemplo que más o menos todos hemos visto, permite detectar cuándo un e-mail es spam, o basura electrónica. Pero sobre todo, porque ayuda a realizar diagnósticos a partir de imágenes médicas, a predecir catástrofes climáticas, a identificar afinidades genéticas y confirmar o descartar lazos de parentesco, a localizar recursos  de difícil ubicación como yacimiento minerales o cardúmenes de pescados, a controlar sistemas de navegación aeronaútica, naval y automotora, ascensores, centrales telefónicas o centrales logísticas, etc. Cada vez que frente a un enorme volumen de información hay que tomar decisiones, clasificando distintas situaciones u optando por diversas acciones posibles, suele contarse con algoritmos de Inteligencia Artificial que ayudan a decidir de la manera más eficiente y rápida posible. 

Pero para ver ese inmenso mundo, para estar en contacto con la rama quizás más pujante y actual de investigación en  Matemática e Informática, no hace falta visitar la NASA. Basta con llevar la mano a la billetera y mirar ese simple plástico que llevamos en ella. Una simple y vulgar tarjeta de crédito esconde toda esa Matemática, tan inocente que parecía, escondidita en el bolsillo del caballero o en la cartera de la dama.

Como siempre les digo a la gurisada en Facultad de Ingeniería, estoy sinceramente convencido que de  las decenas de Teoremas y algoritmos que he descubierto en 24 años dedicados a la investigación, seguramente ninguno de ellos forme parte en el futuro de un procedimiento de detección temprana de una enfermedad que le salve y dé calidad a la vida de un niño. No es falsa modestia, es realismo: los investigadores somos las gotitas que vamos construyendo el océano de los descubrimientos e invenciones. Todos somos necesarios para que la olas existan. Pero casi ninguno de nosotros llegará ser uno de los privilegiados que llegue hasta la orilla a mojarle las patitas a un niño y arrancarle una de esas bellas carcajadas de criatura divertida, sana y bien cuidada. Pero si por aportar una gotita en el medio de alta mar, alguien logra llegar a ser parte de esa bendita ola juguetona, pues bien habrá valido dedicar la vida  a estos menesteres.

¿Y quién le diga que entre tantas caritas que he conocido en estos años en la Facultad o entre quienes puedan despertar su interés hacia el tema leyendo este blog, no haya, aún en potencia, una de esas privilegiadas gotitas orilleras, refrescantes y consquillosas?