Alberto Torrejón: "Ejecutamos algoritmos de un modo constante"

Coches inteligentes, teléfonos inteligentes, televisiones inteligentes... y el ser humano, a quien se le supone la primacía de la inteligencia en el planeta. Estas máquinas, incluida la humana, funcionan con secuencias de pasos que van desde un punto de partida hasta uno final. Es la definición de algoritmo que aporta Alberto Torrejón Valenzuela (Los Barrios, 1997), investigador en el Instituto de Matemática de la Universidad de Sevilla. A punto de doctorarse, este matemático es especialista en estadística e investigación operativa, una rama que se aplica a innumerables campos, hasta para ubicar un hospital en el lugar más óptimo.

–¿Ha comprado un décimo de lotería?

–Lo he comprado, sí.

–¿Es optimista?

–Más que optimista. La probabilidad es baja pero siempre hay una. En realidad es inútil la lotería.

–Casi inútil, ¿no?

–Hay una probabilidad ínfima. Los juegos están muy controlados. Y la mayoría de ellos son de una esperanza matemática negativa, es decir, que de media sales perdiendo. Siempre hay alguien que gana y muchísimos que pierden.

–En qué juegos son más útiles las matemáticas.

–Cualquier juego puede ser analizado matemáticamente. Eso no significa que se pueda ganar siempre usando las matemáticas. De hecho, uno de los problemas es demostrar que en ciertos juegos no se puede ganar.

–¿Y cómo pueden ayudar las matemáticas a un club de fútbol?

–Con los equipos de análisis de datos. Hay un presupuesto y unos jugadores y hay que encajarlos. Son muchísimos datos estadísticos que se analizan. Si eres capaz de darle valor a un jugador con esos datos, vas haciendo un escalafón de futbolistas.

–Y está eso que llaman los espacios, ¿no?

–Se puede aplicar lo que se conoce como el diagrama de Voronoi. Es lo que hacía Guardiola, maximizando la distancia entre los jugadores y consiguiendo que jueguen de un modo óptimo, por así decirlo. Estiras a los oponentes y tus jugadores tienen más espacio para conectar con un compañero.

–¿Y cómo aconseja un matemático a una administración pública en la construcción de un hospital?

–Los hospitales se deben situar en lugares que acojan el mayor número de pacientes. Y tienen que llegar las ambulancias, un recurso escaso y caro, y que no pueden estar en todos sitios. Pero es esencial que lleguen rápidamente. Eso requiere un tratamiento de análisis de datos, el Big Data. Hay un rango de problemas de optimización y de análisis de datos ingentes que se pueden analizar desde la perspectiva estadística y de la investigación operativa.

–¿La investigación operativa?

–La logística, la localización de los recursos, etcétera. Surge en la Segunda Guerra Mundial. Hay muchos soldados pero hay que saber cómo organizarlos y dónde asignarlos óptimamente.

–¿Y los matemáticos calculan esas cosas?

–Hay muchas áreas, pero el área que tratamos nosotros son los algoritmos, bien para desarrollar una estrategia o bien para encontrar la mejor solución, la óptima. Con los algoritmos proponemos soluciones a los problemas.

–¿Los humanos planificamos lo que hacemos?

–El humano ejecuta algoritmos de un modo constante. Nos levantamos, nos duchamos, nos vestimos, desayunamos, nos lavamos los dientes... Son todos algoritmos. Empiezo en un sitio, tengo un objetivo y he tenido que ir haciendo tareas para llegar al punto final. Los humanos, por naturaleza, estamos organizados. Otra cosa es cómo de bien lo estamos. Cuanto mejor es la organización, y creo que ésa es la historia de la humanidad, más ágiles podemos ser. Claro que muchas veces queremos ser tan organizados que la administración necesita de muchas aristas para ser tan organizada.

–¿Cuánta matemática hay en la naturaleza?

–Muchísima. No pienso que la naturaleza sea matemática. La naturaleza va por su cuenta y el modo de estudiarlo es con matemáticas. Las plantas crecen y los árboles se bifurcan como si fueran fractales, claro, pero eso no es matemática. Puedo analizarlo con las matemáticas y con otras ramas de la ciencia.

–¿Y cuánta matemática hay en una flor?

–En un girasol está la proporción áurea. Las plantas no tienen un comportamiento anárquico, siguen patrones.

–¿Qué ecuación relacionaría el desarrollo de la inteligencia artificial con la pérdida de empleo?

–Hay mucha gente que tiene miedo porque va a un supermercado y ya no te atiende una persona sino una máquina. Pienso que cuando se cierran unas puertas se abren otras. La inteligencia artificial no viene a sustituir a nadie sino a hacer más eficiente el trabajo. Y se va a tener que formar a muchísima gente para que no tenga miedo a la inteligencia artificial, al algoritmo. La gente verá que los trabajos más cotidianos se van a poder automatizar.

–¿Es la dictadura del algoritmo?

–Bueno, siempre se puede desenchufar el cable. De hecho, hay mucha gente adicta al móvil, que lo que lleva detrás son algoritmos. Y entiendo que se vea como una dictadura porque somos dependientes. Pero también hay gente que está reaccionando, engañando al algoritmo, con problemas de atacante-defensor.

–¿No es más fácil cuantificar a Dios con la Trinidad, un número entero, que con el infinito?

–Por naturaleza me cuesta entender la fe. Mi padre es creyente y en casa tenemos muchísimas discusiones con las que he disfrutado. He dedicado mucho de mi vida a intentar demostrar si Dios existe desde el punto de vista de la lógica, de las matemáticas, de la ciencia. Y efectivamente se puede demostrar.

–¿De verdad?

–Son dos principios los que me gustan. Uno es sencillo y otro más complejo. El más sencillo es el Principio de Pascal. Por lógica, y esto es muy simple, me interesa más creer en Dios que no hacerlo. La otra demostración es más compleja, de Kurt Gödel, que demuestra que a través de los sistemas lógicos de las matemáticas, dándole una serie de axiomas a Dios, se puede concluir que existe un Dios. Es más complejo...

–¿Por qué es tan complicado comprender la eternidad, el infinito?

–Tenemos un tiempo finito de vida y eso hace difícil comprender el infinito. Desde el punto de vista matemático, además, hay infinitos más grandes que otros. Y todo eso que queremos entender no es fácil.