La adicción a la máquina
Nuestro "adicción a la máquina" no pretende hacer referencia a la dependencia de todo tipo de dispositivos personales que actualmente padecemos, sino a la necesidad que sentimos de confiar en las máquinas para extraer conclusiones, dada su mayor rapidez para alcanzarlas. Una celeridad que nos ofrece respuestas de manera casi inmediata; pero que no obstante, se antoja insatisfactoria, a la vista de nuestro permanente deseo de dotar a las máquinas de una mayor velocidad.
La evolución de las máquinas ha traído muchos beneficios a la Humanidad, pero también algunos perjuicios cuando se han utilizado de manera inapropiada.
El tiempo transcurrido desde que se inventa una máquina hasta que la Sociedad adopta su uso de forma generalizada, se hace más corto cada vez. De tal modo que no da tiempo ni a conocer los riesgos de dicho uso ni a adoptar las medidas para mitigarlos. Medidas tales como fabricar la máquina de forma correcta, o producir, ordenadamente, el cambio de costumbres que, presumiblemente, requiera el referido uso.
Cuanto más utilizamos las máquinas, más les pedimos que hagan para nosotros, entrando en un bucle sin fin y carente de la oportuna reflexión.
El Diccionario de la Real Academia Española de la Lengua (DRAE) define "máquina"[i] como "artificio para aprovechar, dirigir o regular la acción de una fuerza", como primera acepción.
Hoy, que tanto se habla de las [r]evoluciones tecnológicas (industriales), cabe segmentar, también en etapas la evolución de las propias máquinas.
Las primeras máquinas construidas por el Hombre constituían una suerte de continuación de su propio cuerpo que permitían multiplicar, regular o dirigir la fuerza de sus músculos. Estas máquinas estaban "unidas" físicamente a la persona que las manejaba.
Posteriormente, a estas mismas máquinas se las dotó de cierto grado de autonomía, al incorporarles motores, y en lugar de transformar y multiplicar la energía de los músculos, ejercían su propia fuerza transformando otros tipos de energía, como la generada por el vapor, la eléctrica o la derivada de los combustibles fósiles.
Con la aparición de la Informática, las nuevas máquinas -los ordenadores y todo tipo de dispositivos computarizados- tuvieron la habilidad de procesar datos, datos "a lo grande", lo que, volviendo a la definición del DRAE, suponía nuevamente amplificar la "fuerza", o la capacidad, de otro órgano humano: el cerebro.
Esas nuevas máquinas pueden servir como calculadora -hace ya mucho que no se necesita calcular de memoria o hacer una cuenta en un papel-, como repositorio de información -las enciclopedias están digitalizadas-, como agenda de contactos y recordatorios -ya no se necesita acudir a la memoria para acordarse de una cita apuntada no se sabe dónde-, y así un largo etcétera.
Asimismo, con los ordenadores, se ha multiplicado la información generada y almacenada. A su vez, los propios ordenadores han aumentado su capacidad para tratar dicha información, pero no a la misma velocidad que la producen. Recuerde que los datos, por sí solos, no significan nada; hay que darles un contexto en el cual cobren significado.
De hecho, hoy hay tantos datos que es humanamente imposible, en muchos casos, poder clasificarlos y extraer de ellos información significativa para un determinado fin. En principio, una misión atribuible a nuestro propio cerebro; pero que resulta muy lento para la cantidad de datos a los que ha de enfrentarse. Si malo es no tener suficientes datos, una gran cantidad de ellos lleva al mismo destino: la imposibilidad de obtener una información útil en un tiempo razonable. Tal vez por eso a las máquinas se les pide cada vez más.
El tratamiento por parte de aquellas de la inmensa cantidad de datos que actualmente producen las personas y los objetos (otra máquinas), sirve, entre otras cosas, para calcular patrones y correlaciones estadísticas, que pueden ayudar a establecer comportamientos futuros y contribuir a la toma de decisiones. En suma, como se apuntaba al principio, a "extraer conclusiones".
Hay dos caminos por los cuales se busca mejorar la capacidad de tratamiento de datos y entrega de información y conocimiento. Siguiendo la senda de una mayor eficacia se encuentra la Computación Cognitiva. Por el lado de la mayor eficiencia, aparece la Computación Cuántica y sus anunciados ordenadores cuánticos; obviamente sin olvidar la búsqueda de mayores capacidades de cálculo de los procesadores actuales, tradicionales.
La Computación Cognitiva -permítame dejar la Cuántica para otro día- persigue "simular el pensamiento humano en un modelo computarizado"[ii]. Implica sistemas de auto-aprendizaje y reconocimiento de lenguaje natural.
Con ella las máquinas proporcionan una capacidad de análisis de datos mucho más veloz que la de los humanos. Vienen a actuar como un super-cerebro con capacidad de acceder a información en cualquier parte del mundo, de procesar gran cantidad de datos, muchos de los cuales no son cifras o datos estructurados, sino que son fotografías, vídeos, mensajes, documentos, situaciones u otros datos no estructurados.
De este modo, los resultados proporcionados por las máquinas son correlaciones, patrones o conclusiones servidos en forma de números, gráficos y, por qué no, consejos varios en lenguaje natural sobre qué hacer ante distintas situaciones.
A las máquinas se les ha proporcionado autonomía de pensamiento, análogamente a lo indicado anteriormente sobre la autonomía mecánica proporcionada mediante la incorporación de motores.
IBM acaba de presentar -el pasado mes de marzo- su nueva plataforma Watson Data Platform[iii], de computación cognitiva. Según su página web, es capaz de aunar la información de una organización, aprender con cada dato que le llegue, y con sus capacidades analíticas, dar rápidamente nuevas respuestas al negocio, y todo esto "como servicio" en la nube.
Citando a Guy Creese[iv], vicepresidente de Gartner, "quizás el mayor estímulo que la Inteligencia Artificial puede proporcionar es mantener a las personas centradas en lo que es más importante. La mayoría de las personas necesitan la Inteligencia Artificial para tratar con contextos cambiantes".
De los dos últimos párrafos habría que destacar, en primer lugar, "dar rápidamente respuestas", en segundo, "en lo que es más importante [...] tratar con contextos cambiantes". Las máquinas pueden resolver el problema de dar respuesta a los cambios y de manera suficientemente rápida. Además, alguna de ellas pueden aprender por sí mismas.
Por el contrario, como ya se ha indicado, el cerebro -humano- es lento y además no responde bien a situaciones cambiantes[v], por lo que no vamos a poder seguir a las máquinas. Consecuentemente, como se apuntaba al principio, no parece que haya más salida que materializar nuestra "adicción a las máquinas" depositando nuestra confianza en ellas.
Sin embargo, esto plantea una serie de intrigantes preguntas: ¿Cómo vamos a saber si las respuestas que nos ofrecen las máquinas son las correctas, si tenemos carencias, al menos en capacidad, a la hora de evaluarlas nosotros mismos?; ¿qué otras posibles opciones nos habrán "ocultado"?; y, lo que puede ser más relevante, ¿estamos siendo capaces de formular las preguntas adecuadas?
Según el artículo "This Is Your Brain on GPS Navigation" publicado por MIT Tecnology Review[vi], las partes del cerebro que se utilizan para buscar rutas y planificarlas no se activan cuando las direcciones nos las proporcionan, por ejemplo por medio del teléfono o la tableta. En ese sentido, el cerebro es como un músculo, y lo que no se utiliza, se atrofia. Por tanto, cabe plantearse una pregunta adicional: ¿perderemos los humanos ciertas capacidades cedidas a las máquinas?
Volviendo a la cita de Guy Crees, "centrarnos en lo que es más importante", se nos puede olvidar por qué algo es más importante y los criterios para saber que eso es más importante. ¡Como nos lo dice la máquina!
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Este artículo fué publicado originalmente por ComunicacionesHoy, nº 160, abril-2017. Referencia: Opinión, pg.10 – "La adicción a la máqina" – María José de la Calle.
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[i] url [a 20170327] http://dle.rae.es/?id=OKvTasd
[ii] "Cognitive computing is the simulation of human thought processes in a computerized model. Cognitive computing involves self-learning systems that use data mining, pattern recognition and natural language processing to mimic the way the human brain works.". "Cognitive computing is used in numerous artificial intelligence (AI) applications, including expert systems, natural language programming, neural networks, robotics and virtual reality. " Whatis.com url [a 20170327] http://whatis.techtarget.com/definition/cognitive-computing
[iii] Watson es la plataforma de IBM de Computación Cognitiva. url [a 20170327] https://www.ibm.com/analytics/us/en/watson-data-platform/platform.html
[iv] "But perhaps the biggest boost AI can provide is keeping people focused on what's most important. Most people need AI to deal with "context switching," "The Latest Battle in Software Is All About Artificial Intelligence" (20161025). Fortune|Tech. url [a 20170327] http://fortune.com/2016/10/25/artificial-intelligence-software/
[v] Literatura sobre cómo los humanos reaccionamos a los cambios hay mucha. Aquí dejamos dos ejemplos. url [a 20170327] http://neurocienciaempresaymarketinglucia.blogspot.com.es/2012/09/resistencia-al-cambio-y-neuromanagement.html , http://www.cronista.com/management/-El-cerebro-es-reticente-al-cambio-20131226-0013.html
[vi] "Parts of the brain that are used to navigate and plan routes aren’t active when directions are fed to us." "This Is Your Brain on GPS Navigation" (20170322). MIT Technology Review url [a 20170327]
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