La heurística de las redes acuáticas

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La vida consiste en tomar decisiones y afrontar retos para encontrar las mejores soluciones que deben ser consecuencia de actuaciones basadas en diagnósticos acertados.  Un mal diagnóstico indica que no has sido riguroso en los planteamientos y que has obviado cierto conocimiento que podría haberte ayudado. En definitiva, un buen análisis del problema identificado es la herramienta más potente que podemos implementar para tomar la decisión acertada y así encontrar la mejor solución.

Existe otra forma de tomar decisiones. Tan simple como tomarlas porque sí. Para ello buscamos la solución a un problema mediante métodos no rigurosos. Como por tanteo. Usando reglas empíricas que son efecto de nuestras suposiciones, de las intuiciones que nos iluminan aleatoriamente y de los constructos que hacemos para establecer atajos mentales con el objetivo de dar sentido a las cosas, a lo que hacemos y al mundo en general. No seré yo quien diga que ésta es la forma más rigurosa.

La práctica acuícola no está exenta de esta segunda aproximación. Basamos una gran parte de nuestra capacidad analítica en el uso del método científico basado en achinado de los ojos. Intentado afinar la vista, ya que si no nos entra por el ojo es que no es una buena aproximación. La agudeza visual y el nivel de percepción del detalle es la estrategia que usamos, con sobrada evidencia, para comprender qué es lo que vemos. Aderezamos el hallazgo, o lo que creemos haber encontrado, con el olfato. Guiándonos por la nariz, por lo que nos huele a… nos acercamos de una manera absoluta a la solución.

Los recientes trabajos realizados por los científicos que trabajan en inteligencia artificial (IA), nos informan que están buscando la forma de realizar complejas conexiones que emulen el entramado neuronal de nuestro cerebro. Recreando el análisis de las redes neuronales y favoreciendo que los sistemas sean capaces de integrar, analizar, comprender e imaginar escenarios basados en imposibles. Como es capaz de hacer el cerebro humano. Porque nuestro cerebro puede recrear y usar conceptos matemáticos complejos, e integrarlos para dar una respuesta biológica a una teoría que permite abordar el problema.

En cierta forma es como si se consiguiera unificar las matemáticas con la neurología, de tal forma que se hace posible componer el rompecabezas que es el pensamiento computacional no humano.

Durante muchos años, posiblemente todos los que contemplan el periodo embrionario de la práctica acuícola, lo que hicimos fue aproximar la filosofía a la ciencia. Perseguíamos la manera de transformar nuestras ideas, que sonaban pero que muy bien a nivel filosófico y que por lo tanto debían ser buenas, en fundamentos con base científica.

Es cierto que en los años noventa no teníamos el poder computacional actual, pero disponíamos de un cerebro en plenitud y con un nivel endorfínico que elevaba la motivación hasta umbrales que ya quisieran para hoy en día los mejores sistemas predictivos. Hacíamos de la incertidumbre nuestro campo de actuación preferido, y jugábamos con los datos hasta que conseguíamos el modelo perfecto, aquel que daba respuesta a nuestra predicción y entonces sí, el éxito estaba asegurado.

Aunque no siempre.

Nuestro modelo heurístico era duro como un diamante, aunque no de tanta pureza. Nuestro protocolo era sólido y se sustentaba en las columnas del conocimiento, de todo… el que teníamos a nuestro alcance. Así que, tras un trabajo de aglomeración, justábamos todo el saber epistemológico que teníamos en forma de bases de datos segregadas hasta casi su vectorización. No siempre era una encomienda sencilla, diría más, era un trabajo ímprobo que nos llevaba hasta casi la extenuación emocional y física, por lo complejo de la información y por el peso de tal cantidad de documentos almacenados en los más variopintos sistemas, sin apenas compilación digital.

Sin embargo, este minucioso desgranado hacía posible que entrase a trabajar nuestra intuición hasta extremos que, cuando el documento tenía más de cinco años, estaba enmohecido y ya no se leía lo que contenía, lo descartábamos sin miramiento alguno. ¡Qué prodigio!, qué capacidad innata existía en nuestro cerebro para gestionar el discernimiento de forma analógica, sin método científico, pero con la finura de un bisturí químico.

Este portento de cognición es lo que nos permitía especializarnos en el diseño de métodos basados en la coherencia. La nuestra, por supuesto.

Si como consecuencia del uso de nuestro intelecto se producía un resultado coherente, lo era porque nuestra intuición era la adecuada y por lo tanto debía ser cierta, y si era cierta es evidente que estábamos en el lado bueno que nos conducía hacia el logro buscado.

Para no emborracharnos con la euforia intuitiva aplicábamos nuestra inteligencia humana (IH), más barata que la IA. Una metodología simple pero muy efectiva, y que no era otra que aprovechar todo el raciocinio generado en experiencias pasadas y estrujar las similitudes hasta encontrar aquello que nos permitía generalizar, extrapolar y comprender. Era de esta manera como se producía el refuerzo de la intuición y todo cobraba sentido. Tenía que ser así porque no podía ser de otra forma.

Somos conscientes de que es posible que, a menudo, extralimitáramos nuestras capacidades y que el eco generado por la efervescencia del hallazgo nos hiciera creer en que lo mejor era acentuar la retropropagación del descubrimiento. ¿Cómo si no iba alguien a saber de tan magnifico suceso?

Pero no somos tan únicos como creemos.

Tuvieron que pasar unos cuantos años para darnos cuenta de que esta técnica, que considerábamos propia y única, estaba muy extendida en el mundo acuícola. Como es más que probable que también lo esté en otros mundos y profesiones.  Y aunque lo desconozco con el nivel de detalle necesario para darlo por sentado, es como si lo intuyera.

Nos dimos cuenta de que cada “sistema”, como núcleo de personas que trabajan para desarrollar conocimiento aplicado, se quedaba en las primeras capas de la red general, universal, del conocimiento y que faltaba implementar una red neuronal de múltiples capas en la que la convergencia posibilitara un paso más allá. El desencadenamiento del aprendizaje profundo.

No, no estoy hablando de Google.

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Ilustración: Gisela Daura es profesora, ilustradora y grabadora de vidrio. Vive a caballo entre el Baix Llobregat y el Delta de l’Ebre, hábitats que la alimentan como a un recién nacido su madre. Esta dieta le procura una cabeza llena de ideas y pensamientos que le fluyen arriba y abajo a una velocidad triple de una conexión sináptica convencional. El arte le permite trasladar el color, el pensamiento y las emociones a lo que define como nuestra realidad. Sin duda, la suya.

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