Elisenda Bou: "Artificial intelligence gets more people to have access to technology"

Premis com el Princesa de Girona distingeixen el talent jove emergent. Com és d’important aquest talent en els projectes de doctorat industrial que has liderat?
Crec que és el més crucial. És obvi que sense talent no es pot fer absolutament res. A Vilynx, una de les coses que vam fer va ser tenir les primeres oficines dins del campus de la UPC, per atreure talent de la manera més fàcil possible i tenir-hi accés directe. No hi ha innovació sense talent, i no només per la part d’innovació, sinó també per la part d’execució. Vilynx va ser un projecte fet per i per a un equip.

Creus que els doctorats industrials són un bon instrument per a la formació d’aquest talent?
És boníssim, perquè com a empresa aspires sempre a atreure el millor talent possible, i retenir-lo d’alguna manera: que estigui tan bé que no vulgui marxar. Però quan tens talent molt potent en l’àmbit acadèmic, és molt normal que aquestes persones vulguin seguir la seva vocació a nivells superiors. Es posen a treballar en una empresa emergent i al cap d’uns quants anys pensen que potser el progrés de la seva carrera implica fer un doctorat. Aleshores, l’oportunitat que donen els doctorats industrials és permetre que puguin treballar a l’empresa i a la vegada permetre’s tenir aquest reconeixement a escala de doctorat, i continuar avançant en la seva carrera acadèmica. Jo crec que és un luxe tenir aquest programa, i és meravellós per retenir el talent, però també per als treballadors que vulguin continuar la seva carrera sense decidir si es queden a la indústria o van a l’àmbit acadèmic.

Jorge Wagensberg deia que «la innovació requereix tres coses: tenir una bona idea, adonar-se que ho és i convèncer-ne els altres, i gairebé mai és una mateixa persona la que aconsegueix les tres». Després de liderar quatre projectes de doctorat industrial, estàs d’acord amb aquesta afirmació?

Totalment d’acord. No només cal convèncer, després cal executar la idea. En tots els casos, segur que necessitaràs un conjunt de persones amb capacitats i fortaleses diferents. Absolutament d’acord amb aquesta frase de Wagensberg. Crec que tot el que es fa en processos d’innovació no és mai cosa d’un; quan realment veiem excel·lència i veiem resultats és quan tenim equips focalitzats en aquesta innovació. Estem parlant d’un doctorat industrial en un context: un equip de recerca, un equip a la universitat i a l’empresa, un suport, etc. És aquí on veiem que es crea el caldo de cultiu perquè les idees surtin i després també s’executin. No és mai cosa d’una sola persona.

És un canvi de paradigma. Hem superat l’era dels inventors, ara per innovar cal col·laborar.

Això passa per dues raons. La primera és que la complexitat dels sistemes ha augmentat moltíssim. Ara és impossible trobar algú que entengui tot un sistema complex. La segona raó, que també és important, és l’especialització. Cada subsistema forma part d’un sistema més gran i cada cop més especialitzat. Per això, si vols innovar, necessites talent molt especialitzat.

Què tenen en comú els quatre projectes que has liderat?

Són projectes diferents. En tenim sobre pensament natural del llenguatge, sobre visió per computador i també tenim projectes de reconeixement automàtic de veu. Entre si són diferents, tot i que també són parts d’un sistema complex, com el que dèiem abans.

Projectes per analitzar, indexar i etiquetar automàticament el contingut de vídeos. En què consisteix aquesta tecnologia?

La tecnologia fonamental que fèiem a Vilynx eren sistemes d’aprenentatge autònom. Quan vam començar, la majoria dels grups de recerca i de les empreses estaven fent aprenentatge supervisat. Què vol dir això? Bàsicament, tu crees un conjunt de dades i li dius, per exemple, que vols reconèixer gats i gossos; aleshores el sistema d’intel·ligència artificial agafa imatges del conjunt de dades per després dir que és un gat o que és un gos. Però quan arriba una imatge d’una zebra, que no és ni un gat ni un gos, el sistema no sap què fer. El que nosaltres fèiem a Vilynx era aprenentatge autònom no supervisat: la zebra no és cap dels dos, però sembla que també té quatre potes, també té pèl i té algunes característiques que són similars. La intel·ligència artificial no li posarà un nom perquè no el sap; així i tot, sí que és capaç de distingir la zebra d’un gat i un gos que ja coneix.

Can all videos on the Internet be indexed?

They can be indexed, of course! That's precisely what we intended for Vilynx.

I en el futur, com creus que s’organitzarà la informació?
Partim sempre d’una dualitat: els humans treballem amb dades no estructurades i els ordinadors treballen amb dades estructurades. Cada cop hi ha més sistemes d’intel·ligència artificial que ajuden a estructurar dades per resoldre dubtes, per poder buscar coses a casa, etc. Però aquests sistemes també es dediquen a normalitzar un altre cop les dades estructurades perquè la interfície sigui tan humana com sigui possible.