Teorías, feitos e mentes

[Esta é unha tradución adaptada do artigo orixinal de 8 de decembro de 2016 Teorías, hechos y mentes, de Pepe Cervera, que pode lerse nesta ligazón.]

teorias-hechos-y-mentes-640x384

Vivimos un momento chave no desenvolvemento económico das nosas sociedades, e seica na historia mesma da humanidade: a creación de verdadeiros sistemas de intelixencia artificial. O avance do big data, o desenvolvemento e o éxito de técnicas como a aprendizaxe profunda (deep learning) e os exemplos anecdóticos que xa comezan a aparecer nas nosas vidas son soamente premonicións do que se aveciña: un auténtico tsunami económico e social que vai supor unha seria convulsión política. Os espectaculares adiantos, como AlphaGo ganando ao go ás mellores mentes humanas ou programas relativamente simples capaces de colorar imaxes en branco e negro ou diagnosticar doenzas, axiña darán paso a chatbots capaces de substituír os call centers e programas de xestión que tornen innecesarios os avogados ou os executivos intermedios. A ruptura xa é inminente e será profunda; algúns mesmo prognosticaron a Fin da Ciencia, substituída por correlacións creadas mediante técnicas de análise e intelixencia artificial sobre inxentes cantidades de datos. A teoría será innecesaria; o coñecemento será automático e xerado por mera elevación dos datos empíricos, limpo de nesgos e ideas preconcibidas.

E é certo que, como humanos, as características do noso corpo e da nosa mente canalizan e limitan as nosas posibilidades de percibir o Universo. Os nosos ollos nus non poden ver alén do espectro visible e, por iso, tardamos milenios en saber que existían outras formas de luz; o noso cerebro traballa en tres dimensións e, por iso, resultounos moi complicado comprender que pode haber outras (e imposible sentilas de xeito intuitivo). Os trucos de procesamento que emprega o noso cerebro para integrar a información do exterior fannos gatadas, como é o caso das ilusións ópticas, e o xeito de procesarmos a información fainos desesperadamente incapaces para manexar estatísticas e riscos. Aínda peores son os modos de pensamento, as presuposicións e as presuncións que almacenamos na mente, invisibles e letais, ou a nosa extrema susceptibilidade ao contaxio social de ideas e prexuízos. Non é estraño que a ciencia como actividade social ande a vivir unha crise de reproducibilidade sen precedentes: o cerebro humano e os modos de colaboración das persoas non evolucionaron para facilitarnos a comprensión do cosmos. Un método automático e sen prexuízos nin ideas preconcibidas para capturar información a partir dos feitos puros sería, sen dúbida, moito máis eficaz. Tamén é, e será, imposible, xa que o concepto mesmo de «dato» (ou «feito») é unha construción teórica: sen teoría o coñecemento é imposible para calquera mente, natural ou artificial.

«Se observas algo ou non, depende da teoría que empregues. É a teoría a que decide o que pode observarse.» A frase é de Albert Einstein e apunta unha realidade que non adoita terse en conta: sen unha teoría que os sustente, os datos non existen. Sería estupendo que os datos tivesen unha existencia propia, separada e independente: que fosen coma vagalumes nun bosque escuro, iluminando os seus arredores e permitíndolle ao científico ir cazándoos un por un ata encher o seu bote (a súa teoría?) con eles. Pero a realidade non é así: os datos non existen de seu. O Universo está cheo de potenciais medidas, de sucedidos, de cousas que ocorren. A primeira decisión que toma o científico, dun xeito consciente ou non, é determinar cales de todos eses sucedidos ou fenómenos arredor del son relevantes e cales non: aos primeiros chámalles dato; aos segundos, ruído. Os primeiros consérvaos e emprégaos para adiantar o coñecemento; os segundos, rexéitaos por irrelevantes.

Esa separación entre dato e ruído é unha decisión teórica, baseada nunha hipótese inicial (e probablemente errónea) sobre como funciona o sistema. A manipulación do conxunto e o seu efecto nas variables etiquetadas como datos servirá para validar, rexeitar ou perfeccionar a hipótese; ás veces, levará á necesidade de capturar novos datos que antes se considerarían ruído e agora son relevantes á luz dos avances da teoría. Sen unha pregunta non pode haber resposta; sen unha teoría non pode haber datos que premitan o seu axuste. Consecuentemente, o coñecemento é imposible mediante mera agregación e correlación para unha mente humana ou artificial. Os esforzos para tornar obsoleta a ciencia pola vía do big data e a intelixencia artificial están, así, condenados ao fracaso. Porque a primeira decisión da teoría é definir o que é un dato e o que non o é. E iso, por de pronto, segue sendo xurisdición humana.


Sobre o autor: Jose Cervera (@Retiario) é xornalista, biólogo e profesor de Tecnoloxía Multimedia na Universidade Rei Xoán Carlos (Universidad Rey Juan Carlos). Mantén o blog Retiario en rtve.

Deixar un comentario