Resumen libro “How to speak machine”

“How to speak machine”, por John Maeda

La temática de los libros que últimamente estoy leyendo versa mucho sobre el avance tecnológico, Inteligencia Artificial, Deep Learning y todo este apasionante mundo que no hace sino que cambiarnos profundamente más rápido de lo que pensamos muchos…

 Vivimos en un mundo donde desbloqueamos nuestros teléfonos cientos de veces al día para actualizar nuestros correos electrónicos, enviar mensajes de texto y revisar las redes sociales.  Aun así, ¿entendemos realmente cómo funcionan los programas que utilizamos?

 La falta de un conocimiento profundo sobre los ordenadores puede no parecer tan importante en este momento.  Después de todo, podemos usar aplicaciones y software en nuestra vida cotidiana sin tener en cuenta qué son los anidamientos o las recursiones.  Pero, ¿qué sucede cuando la tecnología avanza tanto que deja a los menos expertos en informática en el polvo? Comprender el mundo digital nunca ha sido más importante para el usuario promedio.

 Por supuesto, la tecnología también abre enormes posibilidades para empresarios.  Con los bajos costes asociados con el lanzamiento de un producto digital, es posible que nunca haya un mejor momento para iniciar una nueva empresa, si sabe cómo hablar “máquina”.

 En este artículo, descubriremos:

 • cómo un programa de ordenador puede ser como una muñeca rusa;

 • cuando las palabras fuerte y ágil no tienen nada que ver con la aptitud física;  y

 • cómo las computadoras pueden ser racistas.

Las máquinas son buenas para repetir tareas sin cesar.

 Piense en la última vez que corrió vueltas alrededor de una pista o corrió en una cinta de correr.  Al final, tu corazón probablemente estaba acelerado y estabas sin aliento. Si eras la persona más en forma en el gimnasio o no, eventualmente te habrías cansado.  Una computadora, por otro lado, puede correr vueltas figurativas alrededor de una pista para siempre sin tomarse un descanso.

 La “pista” en la que se ejecuta un programa de computadora consiste en líneas de código escritas por un programador humano.  El código se basa en la lógica if-then, donde si se cumple una condición, se sigue otra acción.

 Para ilustrar esto, tome el primer programa de computadora simple que encontró el autor cuando estaba en séptimo grado.  Un amigo le mostró cómo podía hacer que la computadora escribiera su nombre, Colin, una y otra vez hasta el infinito con solo dos líneas de código:

 10 IMPRIME “COLIN”

 20 GOTO 10

 El programa de Colin es un ejemplo de un bucle simple, que funciona como una cinta transportadora en una línea de montaje.  Cada tarea se realiza en secuencia hasta que, finalmente, llegue a un punto final y comience de nuevo. Sin embargo, hay una forma aún más elegante en la que las computadoras funcionan en bucles.  Esto se llama recursividad.

 Si los bucles son como líneas de ensamblaje, la recursión es más como una muñeca rusa de anidación matryoshka que contiene copias progresivamente más pequeñas de la muñeca original más externa.  Sin embargo, debido a que están hechas de material físico, finalmente se llega a la muñeca más pequeña posible. Sin embargo, las computadoras pueden contener copias infinitamente pequeñas o infinitamente grandes del mismo código.

Pensamiento exponencial. Tú no, humano.

Recuerdas cuando por primera vez convertirse el dibujo de un cuadrado bidimensional en un cubo tridimensional tan sólo añadiendo unas pocas líneas más.

Wow, un ¡aha-moment!

Pero seguro que no te percataste de la capacidad adicional de espacio que ganaba el cubo. La diferencia entre 100 milímetros cuadrados y 1.000 milímetros cúbicos. 

 Si bien los humanos no solemos ver el mundo en términos de aumentos o disminuciones exponenciales, esta es una forma de pensar totalmente ordinaria y natural para los ordenadores.  Lo hacen a través de la anidación, en la que los bucles se colocan dentro de otros bucles. Para imaginar esto, piense en una sola unidad de tiempo, como un año. Un año se compone de varios bucles anidados: 12 meses con 30 días en cada mes, con 24 horas en un día, y así sucesivamente.  De la misma manera, el código que trata de detalles más pequeños puede anidarse dentro del código que trata de detalles más grandes, y no hay límite para qué tan grande o pequeño puedan ser.

 Si la capacidad de un ordenador para examinar escalas infinitamente grandes y pequeñas no es lo suficientemente impresionante, ¿adivina qué sucede cuando grupos de ordenadores se comunican entre sí?  Correcto: su poder de cómputo colectivo aumenta exponencialmente. Si una computadora no puede manejar una tarea, simplemente la externaliza a otra máquina o grupo de máquinas a las que está conectada.

 Hoy en día, compañías como Google y Microsoft controlan nubes que consisten en cientos de miles de millones de computadoras que requieren cantidades exorbitantes de energía para funcionar.  Estas nubes pueden ejecutar bucles en cualquier dimensión y pedirse ayuda millones de veces por segundo, y todos nuestros dispositivos están conectados a ellas. En cierto sentido, cada computadora individual es un tentáculo conectado invisiblemente al pulpo gigante y poderoso de la nube.

 Si te encuentras trabajando con ordenadores, ten cuidado: jugar con estas escalas exponenciales puede hacerte perder el contacto con la realidad.  Cuando pasas todos los días manipulando detalles en tamaños que la mayoría de la gente ni siquiera puede imaginar, puedes comenzar a sentirte un poco como el dios de tu propio mundo digital.  Y una vez que estás atrapado en esa mentalidad, cada vez es más difícil escapar.

Las máquinas están creciendo rápidamente más y más realistas.

 ¿Alguna vez, usted o un amigo le han pedido a Siri o Alexa que le cuenten una broma o que lo llamen por un apodo divertido?  Si bien estos son solo trucos de fiesta divertidos por ahora, ¿qué sucede cuando las respuestas de IA se vuelven un poco menos robóticas y un poco más humanas?  ¿En qué punto la IA se vuelve tan realista que comenzamos a considerarla realmente viva?

 Algunas IA ya han podido imitar a los humanos de manera convincente.  El famoso programa informático del Dr. Joseph Weizenbaum de la década de 1960, Eliza, podía mantener una conversación en inglés.  Las respuestas de Eliza fueron codificadas para seguir un conjunto simple de reglas if-then. Por ejemplo, si mencionaste algo sobre un pariente, como tu madre, Eliza respondería: “Cuéntame más acerca de tu madre”. Estas respuestas imitaban una conversación humana real de manera tan realista que los estudiantes de Weizenbaum pensaban que Eliza era una persona real.

 Si esta IA de la década de 1960 que obedece a la lógica básica de if-then puede imitar de manera convincente la vida, imagine cuán impresionantes serán las IA a medida que avanza la tecnología.  Las computadoras ya pueden aprender cómo completar tareas con muy poco aporte humano. Considere el Deep Learning, un tipo de aprendizaje automático en el que a las computadoras se les enseña a “pensar” observando repetidamente un comportamiento y luego descubriendo cómo ejecutarlo por su cuenta.  El aprendizaje profundo solía ser inviable debido a la enorme potencia informática que requiere, pero esto ya no es un problema. Y ahora, la IA puede vencer a los grandes maestros humanos en el ajedrez con solo verlos jugar.

 Entonces, ¿esto significa que la inteligencia artificial finalmente excederá la inteligencia humana?  Este punto teórico en el tiempo, conocido como Singularidad, se parece mucho a la ciencia ficción. Sin embargo, si comprende que las computadoras piensan y crecen exponencialmente, comienza a parecer más realista.  Los expertos en informática también lo piensan: el científico e inventor Ray Kurzweil ya fundó la Universidad Singularity de Silicon Valley, donde él y otros estudian este futuro potencial.

 En base a nuestro conocimiento de que las computadoras nunca se cansan y trabajan constantemente para ejecutar sus tareas de manera más efectiva, podemos adivinar lo que sucederá cuando la inteligencia artificial se torne indistinguible de la inteligencia humana.  Cuando los dispositivos de inteligencia artificial nos hablen, analicen nuestras reacciones mientras sonríen, inserten un “umm” nervioso y humano, o incluso coqueteen.

 Mientras que los humanos a veces leen incorrectamente las emociones de los demás, la IA no lo hará, lo que significa que serán muy agradables.  Y no solo podrán vencernos en juegos como el ajedrez, sino que nos ganarán en casi todo. Pronto, los humanos que hablan “máquina” tendrán el poder de diseñar y mantener la IA destinada a reemplazarnos.

El consumo digital permite a las empresas conocer de cerca sus datos, para bien o para mal.

Abra Netflix o cualquier otro servicio de transmisión de video, y será recibido con una página de inicio llena de programas y películas que ya ha visto, además de recomendaciones sobre qué ver a continuación. A veces, estas recomendaciones son acertadas, mientras que otras veces están muy lejos de acertar. Esto se debe a que los algoritmos que predicen lo que le gustará y lo que no le gustará aún no son perfectos. Pero eso podría cambiar pronto, ya que las empresas pueden recopilar cada vez más datos sobre sus preferencias, antecedentes y creencias específicos.

En los primeros días de la tecnología, los clientes compraban CDs que contenían piezas de software terminadas. Pero ahora, el software y otros productos digitales se lanzan antes de que estén completamente completos, y su contenido cambia constantemente según los comentarios de los consumidores. Entonces, en cambio, los clientes pagan unos pocos dólares por mes por el acceso regular a un servicio en lugar de hacer una compra costosa y única. Para las empresas, esto significa que los clientes deben estar satisfechos con su producto repetidamente a lo largo del tiempo. Y la mejor manera de hacerlo es aprender todo sobre ellos, para que las empresas sepan exactamente lo que los consumidores realmente quieren.

Que una empresa sepa todo sobre ti suena bastante aterrador. Pero tenga en cuenta los beneficios. Es esta comunicación bidireccional entre los datos de un cliente y una empresa lo que le permite a Netflix recomendar nuevos programas, lo que le ayuda a descubrir más cosas que disfrutará, o le permite a Gmail aprender su estilo de escritura y ofrecer respuestas automáticas por correo electrónico sólo para usted.

A cambio, cada acción que realice en una computadora puede convertirse en datos y enviarse a alguien, en algún lugar de la nube. Si recibe una encuesta emergente, por ejemplo, sus respuestas reales a las preguntas podrían no ser la información más importante para el remitente de la encuesta. Quizás su cursor se detuvo sobre una imagen durante un tiempo particularmente largo, lo que indica que estaba interesado en ella. Luego, la empresa puede anunciarle según lo que cree que le gusta.

En este punto, puede estar pensando, “¿cómo puedo evitar que las empresas aprendan todo esto?” Pero no hay forma de desactivar por completo la comunicación bidireccional, y actualmente no hay muchas regulaciones legales sobre cómo las empresas pueden recolectar y usar tus datos.

Las máquinas procesan datos, y los datos por sí solos no siempre pueden pintar una imagen completa.

Sabemos que las máquinas pueden ejecutar bucles sin fin sin cansarse, a escalas que apenas podemos imaginar. Sin mencionar que todos están conectados entre sí, por lo que poseen un enorme poder colectivo. A medida que ese poder crece, y su inteligencia incluso supera la nuestra, ¿dónde nos deja eso a los humanos?

Afortunadamente, hay muchas maneras en que todavía somos superiores a las máquinas. Una particularmente importante es nuestra capacidad para interpretar datos cualitativos, mientras que las máquinas solo pueden recopilar datos cuantitativos.

Tomemos el ejemplo de una famosa compañía de sopas cuyos mejores operadores de fábrica envejecían y se retiraban. Para reemplazar a estos empleados humanos, la compañía creó una IA codificada con reglas if-then para hacer una sopa perfecta de la misma manera que los jubilados. Pero cuando se probó la IA, la sopa que preparó sabía terrible. ¿Cómo pudo haber sucedido eso, cuando siguió las instrucciones perfectamente? Los evaluadores le pidieron a uno de los operadores humanos que explicara por qué la sopa había salido tan mal, y él respondió simplemente: “¡Huele mal!”

Lo que muestran estos contratiempos de la máquina es que necesitamos evaluar cuidadosamente los datos generados por computadora y no solo prestar atención a los números sin procesar.

Una computadora puede escupir una estadística como “el 90 por ciento de los usuarios pasan la mayor parte del tiempo revisando las estadísticas de visualización de su blog”. Como diseñador web, esto podría llevarlo a pensar que el contador de visitas es una característica importante para los usuarios y debería ser mejorado. Sin embargo, un usuario real podría explicarle que el contador de visitas está justo en el medio de la página de destino cuando visita el blog. Y lo que es peor, el recordatorio constante de cuántas personas han visto sus publicaciones, o no, las desalienta de seguir usando el sitio.

Así que no te preocupes demasiado por quedarte obsoleto todavía. Incluso con todas sus fuerzas, las máquinas siguen siendo imperfectas, al igual que los humanos que las crean.

Conclusión

El libro trata de explicar las diferencias fundamentales entre las formas en que las computadoras y los humanos piensan. Las máquinas piensan en bucles lógicos, repitiendo tareas sin cesar hasta que un comando las detiene. Y procesan datos cuantitativos, en lugar de cualitativos, que no pueden interpretar de la misma manera que los humanos. Si más personas aprenden estas diferencias, podemos enfrentar con confianza un futuro en el que las computadoras juegen un papel aún más dominante en nuestras vidas y en el que nadie se quedará atrás.

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