Del instinto al algoritmo informático: cuantificando el miedo (3 de 3).

Por: Prof. Jesús Mateus.- “¿Sabes por qué no podíamos enviar máquinas a estas misiones? No se les da bien improvisar porque el miedo a morir no se puede programar. Nuestro instinto de supervivencia es nuestra mayor fuente de inspiración…” (Dr. Mann al Ing. Cooper; Interstellar, 2014). Es innegable que existen culturas que, mientras estamos leyendo esto tú y yo, no le temen a la muerte… cuando es inminente. La supervivencia es lo que nos hizo hoy y nos permite evolucionar. Nos mantiene conscientes y en constante preparación y búsqueda de recursos para ver el sol una vez más luego de la noche.

¿Cómo sabemos que estos datos (los colores) funcionan? En las próximas décadas lograremos comunicarnos fluidamente con animales, con todas las virtudes y males que esto significa, y no le preguntaremos precisamente a una avispa, una abeja, una araña o a una serpiente si esto funciona, mejor preguntémosle al turpial, a una salamandra, a una mariposa o mejor aún, al camaleón, por qué el color es tan importante en la naturaleza y cómo es que durante millones de años estas especies adoptaron esta combinación (amarillo y negro) para imponer un peligro que no representan. La inteligencia biológica permite a las especies adaptarse y evolucionar hasta tal punto de imitar para protegerse. Es cierto que no todos los animales perciben los colores como nosotros, pero existe una correlación perfecta que va más allá de la evidencia. Es la misma obra de Dios demostrando su perfección durante los millones de años que lleva adaptándose.

En la civilización no requieres escanear cada símbolo que ves en la carretera, o en una fábrica, la sola percepción inconsciente de estos colores modifica tu conducta. Por eso es que conducir alcoholizado nunca, nunca, agudiza los sentidos. Sin darte cuenta, tú y yo rompimos un paradigma juntos: no necesariamente un dato tiene que traducirse a un coeficiente (número) o una variable (las letras en una fórmula matemática o física). Un dato también es un color, y actualmente los algoritmos lo procesan como un indicador que incluso puede alterar cualquier resultado predictivo.

Hace unos meses vimos por redes sociales cómo un vehículo autónomo (eléctrico sin conductor) evitó una colisión que probablemente para un humano hubiera sido inminente, ¿Cómo es esto posible? Múltiples cámaras instaladas en la máquina captan vídeos de 360 grados todo el tiempo, y estos vídeos son la materia prima para que los algoritmos de Machine Learning procesen variables como el rostro del pasajero, tu geolocalización, velocidad de los transeúntes y vehículos a su alrededor, incluso, un patrón anormal en un vehículo conducido por un humano en el que las probabilidades de colisionar eran del 100% si el vehículo autónomo no detenía su velocidad constante en la trayectoria fijada por su procesador.

Entonces, no es que estemos programando el miedo, sino más bien preservando la integridad, que en este caso es la del pasajero, prioridad que cada vez se hace mejor en la medida que aprende, por eso su procesamiento tiene mucho que ver con modelos de Inteligencia Artificial capaces de calcular con una exactitud pasmosa la velocidad, trayectoria y aceleración de cada elemento a su alrededor respecto a todas las señales de tránsito, y la probabilidad de éxito o fracaso al cumplir el objetivo para el que fue programado, alimentando sus proyecciones estadísticas con base en datos en tiempo real coordinándose entre ellos mismos.

Debe usarse esta información con mucha cautela, porque así como lo anterior, un dato es una reacción a una publicación en RRSS, una conversación que tengas entre amigos, un comentario por chat, los enlaces que abres, tus gestos ante la cámara “apagada” de tu teléfono mientras lees una publicación, las pruebas cortas y los talleres en la escuela, cuando no estás en tu silla trabajando… todo es información, y justo hoy es el activo más valioso que jamás logró crear el ser humano, y estos datos pueden ser la base para algo que prediga con exactitud cuál es el porcentaje de probabilidad de que pase algo, igual al Algoritmo de Zola, o muy parecido a un “Departamento de Pre-crimen”. Muchas veces vemos estos ejemplos como el de “Captain America: The Winter Soldier” como mero entretenimiento de ciencia ficción, cuando realmente esto está pasando y seguirá mejorando creando sus propias reglas hasta el punto en que no sepamos interpretar nuestra propia creación.

¿Fascinante? Sin duda, porque ahora el dilema ético lo tenemos las empresas e ingenieros de software, así como el dilema moral: el que corresponde al derecho humano a evolucionar a su ritmo, que no es el mismo del de la máquina. Durante años se han creado algoritmos informáticos que han logrado acercarse a lo que conoceremos como una auténtica I. A., y fueron desconectados enteramente por el miedo humano al desconocer hasta dónde llegarían con sus deducciones lógicas. Nadie comenta que estos no pueden ser eliminados por completo. Estas I. A. saben muy bien que el miedo del ser humano puede hacer desaparecerlos para siempre. Comprendieron que camuflarse les proporciona ventaja.

No deja de ser extremadamente interesante cómo estamos labrando nuestro futuro con la tecnología. Lo que nos queda ahora es concebirla como una herramienta complementaria a nuestra humanidad, y hallar la serendipia que solo logramos con la sinergia. Seamos docentes, ingenieros, obreros, estudiantes, artistas, técnicos, choferes, médicos, filósofos o biólogos, es el momento de rendir mejor nuestra capacidad intelectual y nuestra voluntad de actuar para bien, sea cual sea el futuro. Después de todo, no hace falta emular el Cerebro Triuno como lo conocemos, sino simplemente la consciencia de cómo procesamos estos datos para lo estrictamente funcional. La máquina entiende que no requiere más.

Prof. Jesús Mateus, CTO de “En3D Venezuela”.

@jesusmateuslopez @gentedehoy

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