Tesla estrena nuevo director de Inteligencia Artificial y, por extensión, nuevo jefe al mando de Autopilot Vision, el sistema de conducción autónoma de la compañía de Musk. Y no es un cualquiera, pese a juventud, Andrej Karpathy ya era uno de los investigadores en visión artificial y aprendizaje automático más prometedores del mundo.
El hasta ahora investigador de OpenAI, una organización sin ánimo de lucro apoyada también por Elon Musk, fue becario de Google y se doctoró en Stanford, donde también impartió clases. Ahora se centrará en darle ojos a todos los Tesla que circulan en las carreteras. ¿Cómo es el nuevo fichaje de Elon Musk?
Un investigador muy interesante
Andrej Karpathy nació en Eslovaquia, pero su familia se trasladó a Toronto cuando tenía 15 años. Estudió allí en la Universidad de Toronto mismo el grado en física y ciencias de la computación antes de realizar el máster en robótica en la Universidad de la Columbia Británica e iniciar el doctorado en visión artificial en Stanford.
Allí trabajó sobre todo en cómo utilizar redes neuronales recurrentes en visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y su intersección. De hecho, su tesis doctoral es una muestra genial de esto: desarrolló un sistema capaz de identificar distintos ítems en una imagen, etiquetarlos y reportarlos al usuario en lenguaje natural. De la misma forma, funcionaba al revés: era capaz de identificar un objeto en una imagen usando solo las descripciones verbales del usuario.
Mientras trabajaba en la carrera realizó varias estancias en Google Research (especialmente en el incipiente Google Brain y su uso de redes neuronales para clasificar vídeos de Youtube) y en DeepMind. También impartió clases en la universidad de Stanford y diseñó junto a Fei-Fei Li el ya famoso curso CS231n sobre aprendizaje automático (uno de los más respetados del mundo).
Con ganas de resolver problemas
Es curioso: cuando Karpathy comenzó a investigar no estaba interesando en aprendizaje automático, ni en nada relacionado con la inteligencia artificial: estaba interesando en la computación cuántica. Sin embargo, la computación cuántica era aburrida: "demasiado distante, demasiado limitado. No podía ensuciarme las manos", explicaba hace unos años.
Tras un pequeño periodo investigando en distintos campos, acabó trabajando en inteligencia artificial. Y fue precisamente por eso, porque era un terreno en el que se podían hacer cosas reales. No se equivocaba, mientras la IA se está comiendo el mundo, la computación cuántica da aún sus primeros pasos.
Pero, según él mismo explicaba, si se quedó en este ámbito de investigación fue porque la Inteligencia Artificial es en realidad un metaproblema: "si tenía éxito, una inteligencia artificial podría aprenderlo todo". Un reto hecho a la medida de alguien obsesionado con resolver problemas desde joven cuando se enganchó al cubo de Rubik y hasta creó un famoso canal de youtube lleno de tutoriales.
Buscando el lugar donde hacerlo
Por eso resultó tan raro que un investigador tan brillante y decidido diera el salto fuera de Stanford (una de las grandes universidades del mundo) pero no fichara por ninguna de las grandes empresas tecnológicas que estaban, precisamente, trabajando sobre este tema.
En septiembre de 2016, daba su explicación: "hay muchos problemas e iniciativas que simplemente no se pueden hacer en la universidad o la industria". Son proyectos demasiado grandes para ser llevados a cabo por un grupo de estudiantes de doctorado, que son poco rentables a corto plazo o que tienen demasiados problemas legales si son desarrollados desde una empresa.
El hecho es que recaló en OpenAI, un entorno de innovación muy distinto e innovador que permitía (al menos sobre el papel) superar ambos entornos en un espacio híbrido.
Un nuevo sistema que le ha funcionado dos años. En su nuevo puesto como Director de Inteligencia Artificial y coordinador de Autopilot Vision, colaborará con Jim Keller (arquitecto del hardware de Autopilot) y responderá directamente ante Elon Musk (al que describía hace unos años como "divertido e interesante", aunque también "un poco intimidante".
Sea como sea, para los que seguimos su trayectoria parece claro que está decidido a llevar a la práctica algo que dijo hace más de cinco años: "Estoy convencido que el futuro del aprendizaje automático es muy luminoso y lo veremos pronto convertirse en algo ubicuo. [...] Hoy es un superpoder, pero no tiene por qué ser así necesariamente mañana". Solo queda saber si Tesla es el lugar idóneo para hacerlo.
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