Fredi Vivas - ¿Cómo piensan las máquinas?

Por esto, no puedo estar más agradecido de haberme cruzado con Marcela, la directora del establecimiento. Incluso, cuando hubo que apretarse el cinturón en casa, llamaron a mi vieja para decirle que me iban a becar al cien por ciento la cuota para que no tenga que dejar de estudiar.

Hice muchas cosas antes de fundar RockingData, desde tener un ciber hasta trabajar en multinacionales. Pero, de todas esas cosas, una de las actividades que más disfruté siempre fue dar clases y charlas. Hasta hace un tiempo tampoco sabía muy bien por qué, calculo que hay cosas que sencillamente nos resultan más fáciles, aunque el típico cliché diga que los nerds no somos buenos comunicando. Pero creo que la verdadera razón por la que me gusta tanto comunicar es porque, en mi caso, cruzarme con una computadora me salvó la vida. Si con mis charlas, mis clases o este libro, puedo inspirar a más gente, como diría el Sr. Spock, “mi misión aquí está cumplida”.

Este es el por qué de este libro. De corazón, espero que el “qué” y el “cómo” los atrape, les despierte interés y los divierta. Pero lo que de verdad quiero es que los inspire tanto como me inspiraron a mí en aquel instituto de computación a los 12 años, donde mi profesor, Martín, me decía “tranquilo, esto es sencillo”, y realmente lograba volverlo sencillo, aunque no lo fuera. Porque nadie puede inspirarse con algo que no entiende o que no conoce, voy a dejar de hablar de mí, y vamos a iniciar un viaje hacia el fascinante mundo de los datos.

FREDI

2- Machine learning y big data son términos que se repiten en todo el libro, fundamentales para el desarrollo de los temas que vamos a tratar. Por este motivo, vamos a emplear las expresiones en su idioma original.

3- Como verán a lo largo del libro, me fascina romper mitos.

4- Se me ocurren algunas interesantes como “Lo escribí porque quiero ganar la próxima elección”, o “Porque me ofrecieron una torta de plata por hacerlo” o “Porque no sabía qué hacer con mi tesis doctoral”.

public class Introducción{

public static void main(String[ ] args) {

System.out.println(“ Pregunta:¿PIENSAN LAS MÁQUINAS?”);

System.out.println(“ Objetivo:Comenzar a entender la forma en la que las máquinas toman decisiones”);

}

}

La tecnología está en todos lados, aunque no nos demos cuenta. Las máquinas ven, escuchan, interpretan, analizan. Pero, ¿pueden pensar? Responder esta pregunta podría llevarnos páginas y páginas de complejos razonamientos filosóficos. Así que, en este libro, haremos lo que decían los medievales, que luego inspiraron a Isaac Newton, “vamos a pararnos sobre hombros de gigantes”. El primer gigante que nos guiará en este recorrido, es alguien que quizá conozcan: Alan Turing.

En 1950 el aparato científico-tecnológico de las grandes potencias, estaba principalmente concentrado en cosas como evitar un apocalipsis nuclear o, al menos, no estar dentro del bloque perjudicado. Por esto, las estrellas de rock de la investigación científica, eran aquellos que se dedicaban a cosas como la energía nuclear, la construcción de misiles o, eventualmente, la construcción de refugios lo suficientemente resistentes como para resistir el impacto de una bomba atómica.

Mientras tanto, desde un laboratorio de la Universidad de Manchester, el matemático británico Alan Turing, se hacía otro tipo de preguntas. Preguntas que miraban algunas décadas más adelante que sus colegas y que, por eso mismo, fueron bastante ignoradas en un principio. Desde luego, no podríamos acusarlo —como seguramente habrán hecho en ese momento muchos de sus colegas— de vivir alejado de la realidad. Turing tuvo una corta pero fascinante vida que, probablemente, muchos recuerden gracias al personaje que inmortalizó Benedict Cumberbacht en la película Código Enigma de 2014. Durante la segunda guerra mundial, y prestando servicios al ejército británico, Alan Turing inventó una máquina que logró descifrar los mensajes secretos que enviaban los alemanes a través del famoso, y hasta el momento indescifrable, “código enigma”. En 1943, llegó a interpretar 84.000 mensajes al mes y este fue uno de los elementos cruciales para la victoria aliada. A esta máquina, paradójicamente, la llamó bomba , anticipando que la información puede ser la más poderosa de las armas.

Pero volvamos a 1950. Como decía, los mensajes secretos y los mecanismos de encriptación habían pasado de moda. En el mundo seguía habiendo una guerra que ganar, pero la clave ya no estaba en los espías, sino en las armas de destrucción masiva. La atención enfocaba hacia otro lado. Sin embargo, en ese mítico laboratorio de la Universidad de Manchester, se estaba gestando una de las preguntas que hasta el día de hoy resulta clave para reflexionar sobre el futuro de la humanidad. Antes de que la infinita estupidez humana acabara con su vida pública y física,(5) el matemático dejó a nuestra especie otro crucial aporte para el futuro: el Test de Turing . Aunque parezca increíble, hacia fines de la década de 1940, casi diez años antes de que se hablara por primera vez de inteligencia artificial, a Turing lo desvelaba la pregunta sobre la capacidad (o no) de pensar de las máquinas.

“¿Pueden pensar las máquinas?” Para responder a esa pregunta, nuestro guía comenzó haciendo lo que cualquier manual de metodología de la investigación científica diría: primero deberíamos definir qué es efectivamente “pensar”. Como buen matemático, para Turing pensar es básicamente calcular. Y aquí podríamos hacer una primera observación, humilde, a nuestro gigante: ¿pensar es solamente calcular? En principio, y sin voluntad de agotar esta discusión en estas páginas, los seres humanos hacemos mucho más que calcular. De hecho, muchas de las cosas que hacemos (como escribir este libro, por ejemplo), no deriva de un cálculo racional. Pero, al fin y al cabo, hay tantas definiciones de pensamiento como escuelas filosóficas y disciplinas científicas nos imaginemos. Para nuestro primer guía, “una computadora puede ser considerada inteligente si logra engañar a una persona haciéndole creer que es humana”.

Si tomamos esta definición, podríamos decir que las computadoras ya son inteligentes, y lograron pasar el Test de Turing. Hay diversos ejemplos de cómo algunos bots o sistemas de inteligencia artificial pueden mantener conversaciones fluidas con humanos. Pero, coincidamos o no con esta idea de inteligencia o de pensamiento, lo importante es entonces plantearnos la pregunta que desvelaba a Turing: ¿piensan o no piensan las computadoras? Esta es la cuestión. Retomemos la pregunta que nos hicimos hace unos párrafos: hoy las computadoras pueden escuchar, ver, hablar, procesar información y, sobre esta base, tomar decisiones. Pero, ¿pueden pensar?

“Las máquinas son inútiles”, esa fue la respuesta que dio nuestro segundo guía, Pablo Picasso, cuando le preguntaron, en 1970, qué pensaba de las novedosas computadoras que, por ese entonces, captaban la atención del mundo. Una primera reacción ante semejante afirmación bien podría ser: ¿qué sabrá este tipo del siglo XIX sobre las computadoras?

Pero la forma en que siguió dando su respuesta, quizá nos ofrezca algunas pistas para responder esta pregunta. Ante la perplejidad del interlocutor, agregó rápidamente: “Las máquinas son inútiles, sí. Pues solo pueden darnos respuestas”.