IH vs. IA

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La vida consiste en tomar decisiones. Y afrontar retos. Y actuar de acuerdo con diagnósticos acertados. Un mal diagnóstico indica que no se ha sido riguroso en los planteamientos y que se ha obviado cierto conocimiento que podría haber ayudado. 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.

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Ilustración: Gisela Daura

Existe otra forma de tomar decisiones. Tan simple como tomarlas porque sí. Para ello buscamos la solución a un problema mediante métodos no rigurosos. 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.

Los recientes hallazgos en inteligencia artificial (IA) exploran la forma de realizar complejas conexiones que emulen el entramado neuronal de nuestro cerebro. Buscan recrear el análisis de las redes neuronales y favorecer que los sistemas sean capaces de integrar, analizar, comprender e imaginar escenarios imposibles. Así es como funciona el cerebro humano. Nuestro cerebro puede recrear y usar conceptos matemáticos complejos, e integrarlos para dar una respuesta biológica a una teoría que permita abordar el problema.

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

Durante muchos años lo que hicimos fue aproximar la filosofía a la ciencia. Perseguíamos la manera de transformar nuestras ideas, que sonaban 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 conocimiento que teníamos a nuestro alcance. Con las limitaciones propias del sistema.  Así que, tras un trabajo de aglomeración, juntábamos 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.

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Sin embargo, este minucioso desgranado hacía posible que entrase a trabajar nuestra intuición hasta extremos asombrosos. ¡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.

Tuvieron que pasar unos cuantos años para darnos cuenta de que esta técnica, que considerábamos propia y única, estaba muy extendida. 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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