

A Emilio Carrizosa, Córdobés de 58 Años, Le Apasionan las Matemticas Desde Pequeño, Le Parecía «Un eJercio mental mental mey interesante». Pero frente a Esa Devoción Veía siempre la distante orilla de la Vida cotidiana, lo que le lllevó a buscar un puente entre los números y su aplícición en la resolución de problemas. Duda si fue «Un flechazo o una revelación mística», Pero encontró el Enlace en la Investigación Operativa, que define como «Esa disciplina que ayuda a decidir con recursos limitados». Ha participado en investigaciones SOBRE Índices Climartos de Las Sequías, Estadínsticas de Personas sin Hogar, Diagnóstico del Cáncer o Cuál es el Camino Más Iluminado para Volver a Casa de Noche A Partir de la Distancia efectiva Del Reconocimiento Facial.
Saltó del Pupitre de Alumno a la Mesa de Profesor de la Facultada de Matemática de la Universidad de Sevilla, Donde Ha Podido Conjugar Su SU Incaluable Vocación Docente (es Hijo de Dos Mrasestros de Primaria) Con la Pasión por Investigar. Sus Trabajos en matemática aplicada y en ciencia de dato han sido premiados por la sociedad de estadística y la fundación bbva.
Pregunta. ¿Le obsesión llevar las matemáticas a la Vida cotidiana?
Respuesta. Me desvelora mucho con el retogo que suponían las matemácas, Hasta que, un Mitad de Carrera, tuve algunas asignaturas que tenían una componente más aplicada, donde se entuía lo habhe -había sido las mate -matá en ootros tiempos, cút Herramienta para resolución de problemas. Entonces empecé un cursar estadínstica y optimización matemática con la intención de no quedarme solo en el eJercio Intelectual, que era fascinante y logue SiDo, sino tambié de dar unpas más, esas queas cosh cos core como serviriRiRIRIRIRIRIRIRIRITI Nuevo Juego, para intencar modelar la Realidad e Intentar, de Alguna Manera, participar en la ayuda a la Toma de decisiones. PODRÍAMOS DECRIR QUE SI, Que es un POco una Obsesión que se Ha acrecentado con la Inteligencia Artificial, Con la Que Parece Que la Ciudadanía Está Cediendo El DeRecho A Decidir Informadamete y Delegamos en una máquina que toman decisiones por nosotros. Esta, Igual acierta más veces que un humano porque, entre otras cosas, ha tenido una base de datos para aprender que está en Muchos órdenes de magnitud por encima de la Que un humano pude manejar, pero al misso tiempo conlleva una serie de vicio de vicio no control.
PAG. ¿LOS DATOS DESPEJAN LA INCERTIDUMBRE?
R. No, Pero Ayudan un controlarla. La incertidumbre no voy a un poder eliminarla, Pero sí voy a tener una idea Bastante precisa de qué Cabe que me encuentre Mañana. Igual No Puedo Saber Si Va a Llover o no, Pero sí Puedo Saber la Probabilidad de Que Mañana Llueva y, en Función de Eso, Tomar Las Decisiones. La Matemática, Cuando se Aplica, se Fundamenta en modelos Donde la Clave es la relación entre los distintos ingredientes y un par de parámetros por ahí sueltos. LOS MODELOS RECOGEN UNO MONTÓN DE INFORMACIÓN PARA REDUCIR LA INCERTIDUMBRE. No Puedo predecir que este va a ocurrir, Pero sí puedo, por eJemplo, tener no una buena estimaciones de las probabilidadas de que cada cosa ocurra y tenerlo en cuenta para tomar una decisión compatible o coherente con la informacián de los sacando -sacando -data de los datos.
No Puedo predecir que este va a ocurrir, Pero sí puedo, por eJemplo, tener unsuAnas estimaciones de las probabilidadas de que cada cosa ocurra y tenerlo en cuenta para tomar una decisión compatible o coherente con la informacián ora estamos sacando -sacando de los datos de los datos de la información
PAG. Si los datos son el ingrediente, ¿qué es el algoritmo?
Riñonal. Sería la Receta. El algoritmo es como un receta para hacer un puchero para el que vas echando los ingredientes en un determinado orden.
PAG. Y Siguiendo Con ise SÍmil, ¿Señor Los Sesgos?
Riñonal. CUANDO ME HAN DICHO QUE LA CARNE ERA DE PRIMERA Y ERA DE SEgunda Es un reto importante porque porque el sesgo existente, con la Inteligencia Artificial, no sabemos cómo Han Aprendido esas Herramientas. Seguramento Han Bebido de Todos los Sesgos Existentes que, A Veces, Son Inocentes, Pero oTras Veces Conllevan Discriminacia de Personas. Es un Peligro que Afortunadamete las matemlicas pueden detectar, corregir o reducir. Volvidio al Ármil de los Garbanzos, Sería Ponerlos en Agua Un Buen Tiempo para que Estén Blanditos. Los Sesgos Son un problema al altamete preocupante. La Inteligencia Artificial Ahora Mismo nos Plantea MUY MUCHOS RETOS EN POSITIVO Y ES UNA HERRAMIENTE Toma de decisiones. El Ejemplo Más Famoso es El Programa para Ayudar A Los Jueces A Detetinar La Libertad Provisional de un acusado. Si Eras Afroamericano, Te Dejaba en la Cárcel y si era Caucásico, con una altísima probabilidad, te decía «Usted no va a reincidir, salga a la calle». Además, no podemos perder de vista que el Liderazgo de la Inteligencia Artificial No lo tienen ahora Mismo los gobiernos, sino Empresas privadas que miran su interés comercial. No Sabemos quién está decidiendo por nosotros.
PAG. ¿Decisiones de heno que no se dejar a la Inteligencia artificial?
R. Hay Citas Pruebas Diagnoscas Médicas, Por Ejemplo, Basadas en Imagen, Donde la Mácina es Capaz de Detectar Un Cáncer en una fase Previa Mejor que el Especialista. Puede ser, por lo tanto, una Herramienta de Ayuda a la Toma de Decisiones, Pero a Mí me gustaría que la decisión.
PAG. Porque los datos no tienen moral.
R. Los datos hijo un fin de cuenta ceros y unos dentro del ordenador y reflejan una realidad, Pero es como hablar de la moral de un cuchillo: puedo usarlo para broer o para agredir a alguien. Los datos son neutros, pero no el uso que podemos hacer de ellos. Y no podemos pensar que emppresas privadas o un gobierno ajeno Van a hacer un uso neutro de los datos cuando están ayudándonos a la Toma de decisión. Me Puedo fiar del criterio de un Médico que me haga un diagnóstico, pero si ese médico tiene un interés comercial en el diagnóstico que me me está dando, la debería igual tomármelo con Mucha precaución. Es un problema que tenemos con la toma de decisiones basada en datos, con si la Última palabra la sigue teniendo la mácina y no alguien con alma.
PAG. ¿La ia puede predecir una dana como la de valencia?
R. ESES OTRO TEMA, EL DE LOS FENÓMENOS RAROS SIN ESTACONIOS. No Tenemos una muelestra suficiente como para poder predecir con certeza el resultado. Estamos Habando de Fenómenos para los que no Tenemos Datos similares o idénnticos a los que Queremos Estudiar Sino Solo Parecidos y Ahí Podemos Tener Un Sesgo que signo no podemos controlar y Que es determinante en el fenómeno.
PAG. Tampoco Se Puede Predecir la Criminalidad.
R. Trabajo Con un Grupo de la Universidad de Chile que Colabora Con los Carabineros de Chile Haciendo Mapas de intensidad de Crígenes para poder Predecir y tomar la decisión de dónde heno que sean Patrular Menos o menos, paracero conocer conocer conocer cómo de probable que hana másensens.
PAG. Pero si se aplican los datos, por Ejemplo, un Las Becas, La Mácina Puede decidir quitarlas Donde Haya Más abandono escolar, donde es invertir recursos fundamentales.
R. Porque es tan importante la transparencia de los procedimientos procedimiento y que la clase política consciente del mar de que la toma de decisiones tiene que ser transparente, de cuáles hijo las reglas de jUEgo cuando se están dedicando recursos desde las las administraciones públicas. Me gustaría ver, objetivamete, cuál es la función que han intentado optimizar cuando han tomado una decisión. Le Estamos exigiendo a Las Máquinas una transparencia que despréis no le exigimos a las personas que utilizan los datos datos para tomar decisiones.
PAG. ¿Cuál es el algoritmo más necesario para la sociedad?
Riñonal. El Reto Pendiente en Las Sociedades Occidentales, y desgraciadeamia no parece que apuntemos del cuanto en esa dirción, es algoritmo con unos criterios transparentes para la distribución de los recursos. Nos haban siempre de la renta por cáspita ya mí no me interesa. Eso es una medios. Si un magnate multimillonario y yo vivimos en la Misma aldea, Esta va a tener una renta por cápita altísima cuando el magnate tiene el 99,99% de Todo.
PAG. ¿Las Matemticas Podría Prevenir El Fraude?
R. Lo Hacen. De Hecho, Los Mecanismos de Predicción en eso Sentido Son Bien Sencillas, Se Puede Detectar Con Mecanismos Estadísticos de Los Ochenta. Auditorios de LOS no Van A Ciegas. Ahora se Puede Predecir Con Cierto Tino Cuándo una Transacció es fraudulenta. En un Taller, en Función del Número de Empleados que tie, Las horas de alta seguridad social, la luz empleada, el agua consumida y el material que ha compra compado realmente.
PAG. ¿Pero se vulnera la privacidad?
R. ES UN Problema Sobre El Que Tenemos que decidir como CiADadanía: Hasta que Punto Punto ESTOY DISPUTO A CEDER INFORMACIÓN, COMO PACTO SOCIAL, PARA SENTIRNOS MÁS SEGUROS Y TENER Un Mundo Más Justo.