Prof. Antonio Artés

Prof. Antonio Artés

Zoubin Ghahramani nació en Irán, creció en Rusia y España, más concretamente en Madrid, donde pasó su adolescencia y estudió en el Colegio Americano. En Estados Unidos obtuvo el doble grado en Computer Science y Cognitive Science en la Universidad de Pensilvania en 1990, y el doctorado en el Department of Brain and Cognitive Science del MIT bajo la dirección de Michael I. Jordan y Tomasso Poggio en 1995. 

Ese mismo año se incorpora como postdoc de Geoffrey Hinton al Artificial Intelligence Lab de la Universidad de Toronto en Canadá, a quien acompaña junto a Peter Dayan, en 1998, para fundar la Gatsby Computational Neuroscience Unit en el University College London del Reino Unido. Ahí permanecerá hasta su incorporación en 2006 a la Universidad de Cambridge como Professor of Information Engineering. 

Es difícil resumir en poco tiempo las contribuciones al aprendizaje automático y la inteligencia artificial del Profesor Zoubin Ghahramani. Es pionero en el desarrollo de métodos de aprendizaje que permiten incorporar datos no etiquetados, lo que se conoce como aprendizaje semi-supervisado. También en la definición de algoritmos capaces de seleccionar secuencialmente los mejores ejemplos, lo que se conoce como aprendizaje activo. Pero, sobre todo, es pionero en la incorporación del modelado probabilístico con una aproximación Bayesiana rigurosa al aprendizaje automático.

En este tipo de técnicas, denominadas aprendizaje automático probabilístico, su trabajo podría definirse a partir de dos líneas íntimamente relacionadas: el modelado de la incertidumbre empleando la teoría de la probabilidad y el desarrollo de algoritmos de inferencia eficiente que permiten su aplicación a grandes volúmenes de datos. Entre los últimos encontramos los algoritmos de inferencia variacional aproximada para modelos gráficos, los procesos Gaussianos dispersos, o aproximaciones factoriales a modelos de variables ocultas. Sin ellos, serían impensables algunos de los últimos resultados obtenidos con redes neuronales profundas. Entre los primeros, desde sus contribuciones iniciales al aprendizaje con datos perdidos hasta los más recientes sobre el modelado de la incertidumbre en redes neuronales profundas, pasando por los elegantes modelos no paramétricos de dimensión infinita, que permiten resolver problemas clásicos como el agrupamiento en clases homogéneas sin determinar a priori el número de clases.

En conjunto, todas estas contribuciones dejan traslucir un esfuerzo claro hacia la automatización de los procesos de análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. En otras palabras: cómo hacer uso de la propia inteligencia artificial para facilitar las tareas de diseño de algoritmos y análisis de datos, tareas que necesitan de grandes cantidades de mano de obra experta y están sujetas a errores y sesgos.

Aquí me gustaría mencionar una brillante contribución de Zoubin Ghahramani como es el “Automatic Statistician” o analista automático. Se trata de una máquina que preprocesa, extrae características, busca el mejor modelo, lo evalúa y ofrece explicaciones sobre los patrones que encuentra en los datos que introducimos a su entrada. Todo de forma automática.

El siguiente paso es obvio: ¿son útiles estos resultados académicos? ¿Cómo se puede generar impacto en la sociedad con estos resultados? La respuesta de Zoubin es crear, junto a Gary Marcus, una startup, Geometric Intelligence, adquirida por Uber en 2016 y que fue el germen de Uber AI Labs. Personalmente, creo que Uber adquirió Geometric Intelligence para contar con Zoubin como director científico y vicepresidente de la compañía, a la que consiguió ubicar como referente en el ámbito de la inteligencia artificial. Finalmente, en 2020 se incorpora a los Bell Labs del siglo XXI, Google, donde desde noviembre pasado es vicepresidente para investigación.

El Profesor Zoubin Ghahramani no destaca solo por su labor investigadora, sino por su capacidad para organizar e impulsar programas de formación, entornos de colaboración, y estructuras para la organización y difusión de la investigación. Ha creado, junto a Bernhard Schölkopf, el programa de doctorado Cambridge-Tuebingen, uno de los más prestigiosos y exigentes de Europa en inteligencia artificial. Ha formado parte del equipo fundador del instituto Alan Touring del Reino Unido y en el establecimiento de sus programas de doctorado y de investigación. 

Su actividad en la difusión de la investigación incluye su participación como organizador de los principales congresos de inteligencia artificial como NIPS o ICML, o su labor editorial en publicaciones como IEEE Patterns Analysis and Machine Intelligence, Annals of Statistics o Journal of Machine Learning Research, pionera en la publicación en abierto en inteligencia artificial. 

No voy a detenerme en los premios y reconocimientos que ha recibido, pero no quiero terminar estas palabras sin poner de manifiesto el apoyo, tutela y colaboración del Profesor Zoubin Ghahramani con miembros de nuestra comunidad universitaria. Por mencionar solo dos, los ahora catedráticos Fernando Pérez Cruz (ETH Zurich) o Isabel Valera (Saarland University y Max Planck Institute)

Y mi mas sincero agradecimiento por su paciencia para enseñarme ese bello juego del modelado probabilístico en mi tardía introducción al universo Bayesiano.

En resumen: por la calidad y el impacto de sus trabajos de investigación, por formar investigadores excelentes, 

por la labor de promoción y organización de la investigación en su sentido más amplio, 

por hacer compatible la excelencia con la generosidad y la comprensión, y por ser un modelo a seguir como investigador, como académico y como persona, tengo el honor de solicitar, en nombre del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones, el grado de Doctor Honoris Causa por la Universidad Carlos III de Madrid para el Profesor Zoubin Ghahramani.