Teorías, hechos y mentes

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Estamos viviendo un momento clave en el desarrollo económico de nuestras sociedades, y tal vez en la historia misma de la humanidad, como es la creación de verdaderos sistemas de Inteligencia Artificial. El avance del Big Data, el desarrollo y el éxito de técnicas como el Deep Learning y los ejemplos anecdóticos que empiezan a aparecer ya en nuestras vidas son sólo premoniciones de lo que se viene: un verdadero tsunami económico y social que va a suponer una seria convulsión política. Los espectaculares avances como AlphaGo ganando al Go a las mejores mentes humanas o programas relativamente simples capaces de colorizar imágenes en blanco y negro o diagnosticar enfermedades pronto darán paso a chatbots capaces de reemplazar a los call centers y programas de gestión que hagan innecesarios a ejecutivos intermedios o abogados. La disrupción es ya inminente y será profunda; hay quien incluso ha llegado a pronosticar el Fin de la Ciencia, reemplazada por las correlaciones creadas por medio de técnicas de análisis e inteligencia artificial sobre enormes cantidades de datos. La teoría será innecesaria; el conocimiento será automático y generado por simple elevación de los datos empíricos, limpio de preconcepciones y sesgos. Un paraíso del saber surgido del puro hecho, sin prejuicios ni limitaciones humanas.

Y es cierto que como humanos las características de nuestro cuerpo y nuestra mente encauzan y limitan nuestras posibilidades de percibir el universo. Nuestros ojos desnudos no pueden ver mas allá del espectro visible, y por ello tardamos milenios en saber que existían otras formas de luz; nuestro cerebro trabaja en tres dimensiones y por ello nos resultó muy complicado comprender que puede haber otras (e imposible sentirlas de modo intuitivo). Los trucos de procesamiento que emplea nuestro cerebro para integrar la información del exterior nos juegan malas pasadas, como es el caso de las ilusiones visuales, y el modo como procesamos la información nos hace desesperadamente incapaces a la hora de manejar estadísticas y riesgos. Peores aún son los modos de pensamiento, las presuposiciones y las presunciones que almacenamos en la mente, invisibles y letales, o nuestra extrema susceptibilidad al contagio social de ideas y prejuicios. No es en verdad extraño que la ciencia como actividad social esté viviendo una crisis de reproducibilidad sin precedentes: el cerebro humano y los modos de colaboración de las personas no evolucionaron para facilitarnos la comprensión del Cosmos. Un método automático y sin prejuicios ni preconcepciones para capturar información a partir de los hechos puros sería mucho más eficaz sin duda. También es, y será imposible, ya que el mismo concepto de ‘dato’ (o ‘hecho’) es una construcción teórica: sin teoría el conocimiento es imposible, para cualquier mente, natural o artificial.

Si observas o no algo depende de la teoría que utilices. Es la teoría la que decide lo que puede ser observado“. La frase es de Albert Einstein y apunta a una realidad que no se suele tener en cuenta: sin una teoría que los sustente los datos no existen. Sería estupendo que los datos tuviesen una existencia propia, separada e independiente: que fueran como luciérnagas en un bosque oscuro iluminando sus alrededores y permitiendo al científico irlos cazando uno tras otro hasta llenar su bote (¿su teoría?) con ellos. Pero la realidad no es así: los datos no existen por sí mismos. El universo está lleno de potenciales medidas, de sucedidos, de cosas que ocurren. La primera decisión que toma el científico, de modo consciente o no, es determinar cuáles de todos esos sucedidos o fenómenos a su alrededor son relevantes y cuáles no: a los primeros los llama dato, a los segundos ruido. Los primeros los atesora y emplea para adelantar el conocimiento; los segundos los descarta por irrelevantes.

Esa separación entre dato y ruido es una decisión teórica, basada en una hipótesis inicial (y probablemente errónea) sobre como funciona el sistema. La manipulación del conjunto y su efecto en las variables etiquetadas como datos servirá para validar, rechazar o perfeccionar la hipótesis; a veces llevará a la necesidad de capturar nuevos datos, que antes se hubiesen considerado ruido y ahora son relevantes a la luz de los avances de la teoría. Sin una pregunta no puede haber respuesta; sin una teoría no puede haber datos que permitan su ajuste, y el conocimiento es por tanto imposible por mera agregación y correlación para una mente humana o artificial. Los esfuerzos para hacer obsoleta la ciencia por la vía del ‘Big Data’ y la inteligencia artificial están así condenados al fracaso. Porque la primera decisión de la teoría es definir lo que es un dato y lo que no. Y eso, de momento, sigue siendo provincia humana.

Sobre el autor: José Cervera (@Retiario) es periodista especializado en ciencia y tecnología y da clases de periodismo digital.

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