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| Teniente Comandante Data. Fuente: Wikipedia |
Hace escasos días el
programa AlphaGo de la empresa DeepMind
(propiedad de Google) venció a un jugar humano en el antiguo juego
de Go. No es la
primera vez que una maquina vence a un humano en un juego, pero si la
primera vez que lo hace en un juego tan complejo. Desde hace un
largo tiempo las “maquinas” han comenzado a aprender acerca de cómo
– dentro de ciertos parámetros, emular y potencialmente mejorar el
comportamiento de sus creadores humanos en varias áreas. En este
artículo quiero aportar a la discusión acerca de que implican estos
desarrollos para las ciencias sociales en el contexto de la llamada
revolución de los datos
¿ Inteligencia Artificial?
Las modas en el mundo
“digital” son cambiantes. La nueva palabra de moda sería
“Inteligencia Artificial”, que según el diario
El Observador acaba de desembarcar en Uruguay gracias a Ia
empresa IBM. Sin embargo en Uruguay trabajan en estos temas personas
desde hace posiblemente 30 años, entre ellos un
uruguayo que en el 2006 también propuso principios para vencer a
los humanos en el Go. Cómo indica el Dr. Guillermo Moncecchi en
este post [1] el término inteligencia artificial- acuñado en 1954-
ha pasado por una evolución pero el foco siempre se encuentra en que el dispositivo creado (en el mundo de hoy en general un programa) es inteligente si es capaz de percibir su entorno y
tomar acciones que maximicen su probabilidad de éxito. En
resúmen, un programa es inteligente si logra “entender” lo que
pasa y si logra cumplir la tarea para la que fue diseñado con
aceptable éxito. Las aplicaciones de este tipo de tecnología (en
estados más o menos avanzados) son múltiples y se encuentran
presente en nuestra vida diaria o podrían encontrase presente dentro
de poco. ¿Que película ver en Netflix? ¿ Que se puede comprar en
Amazon? ¿Deberíamos otorgarle un crédito a una persona? ¿
Deberíamos otorgar un beneficio social a esta persona? ¿ Deberían
los choferes de Uber trabajar más horas? Voy a obviar los usos
militares pues seguro usted recuerda Skynet
Muchas de estas preguntas requieren no solo de el desarrollo de programas informáticos que tengan determinados criterios, sino además de datos que los alimenten. Los programas son tan buenos como los datos que los alimenten, y que consecuentemente les permitan seguir aprendiendo. Estos datos puede provenir del gobierno, bajo la llamada agenda de datos abiertos, o pueden provenir de empresas o pueden provenir (y en general en última instancia proviene) de nosotros. Los datos son la llave para el desarrollo de este campo de maquinas más inteligentes.
¿ Una ciencia social de los datos?
Más temprano que tarde estas tecnologías van a escalar. El uso en el sector productivo y su alto valor agregado en términos de capital humano lo hacen un sector atractivo para invertir en formas alternativas de desarrollo. Sin embargo hace largo tiempo que esto dejo de ser meramente un tema de tecnologías de la información y comunicación (o TICs) o meramente “innovación.” Existen varios trabajos que exploran el rol de los algoritmos (algunos de ellos inteligentes) en nuestra vida social. Existen instituciones trabajando sobre los aspectos éticos del uso masivo de datos y las tecnologías que posibilitan esos usos. También existen expertos que reflexionan sobre los riesgos de estas tecnologías Y existen institutos a nivel global proponiendo los cimientos llamada ciencia social de los datos. Este (¿nuevo?) campo requiere de trabajo interdisciplinario que no solo explore nuevos métodos sino que además conecte con las teorías disponibles en varios ámbitos de las ciencias sociales. La nueva realidad social será más cuantificable (y potencialmente más automática) pero el dar sentido a la misma, sigue siendo una tarea de los humanos.
Mi argumento es que
Uruguay precisa constituir grupos de expertos que aporten a la
investigación básica y aplicada sobre estas nuevas metodologías
para favorecer su desarrollo en lo que se configura como un nuevo
campo. El uso de datos en diversos áreas (notoriamente gobierno y
sector productivo) promete aportar a ese desarrollo. Pero a su vez
precisamos reflexionar sobre los impactos de estas actividades más
allá de lo estrictamente productivo. Esta convergencia requiere de
una interdisciplinariedad generalmente denostada a nivel de los silos
académicos tradicionales. Requiere reflexionar para regular y actuar
sobre el impacto de estos nuevos métodos y de nuestros numerosos
ayudantes “inteligentes”. Al final del día requiere entender,
que las decisiones de cómo se crean estas nuevas realidades y a
quiénes terminan sirvendo, es una decisión, que lejos de ser
automática, seguimos tomando los humanos.
[1] Para un entendimiento más profundo del tema de Inteligencia Artificial recomiendo la lectura de Inteligencia Artificial y el camino hacia #AIUy de Guillermo Moncecchi.
