El libro de Fundación escrito por Isaac Asimov tiene su génesis en los años 50, pero su precisión hacia los avances de la humanidad son fascinantes, demenciales y aterradores al mismo tiempo. A partir de su personaje más emblemático, Hari Seldon, Asimov construye un mundo donde la clonación, la materia oscura, las IA, el chatbot y el análisis de Big data convergen con el oscurantismo de las religiones galácticas.
LA TENÍA CLARA
El chatbot lo predijo Isaac Asimov en los años '50
Isaac Asimov predijo sin saberlo (o sí) los tecnoavances más publicitados, como los chatbots, el big data o el machine learning
02 de febrero de 2023 - 18:30
Muchos de los conceptos que utilizamos al día de hoy, en realidad aparecen en la serie de libros de Isaac Asimov: Los chatbots incluídos
Parece ser un texto sumamente apartado a nuestra realidad, pero no es así. En el libro, Hari Seldon es considerado el padre de la psicohistoria, una ciencia combinada de las matemáticas, la psicología y la historia que puede predecir eventos futuros. Sin embargo, requiere de dos pilares o axiomas fundamentales:
- La población sobre la que se va a modelar el comportamiento tiene que ser lo suficientemente grande (±75 mil millones).
- La población debe permanecer ignorante de la aplicación del análisis psicohistórico.
Obviamente, esto es material de ciencia ficción... ¿O no? La verdad, no. Asimov estuvo tan adelantado, que pareciera que predijo a través de Seldon, que si se tienen los suficientes datos, se pueden predecir eventos futuros, y lo más importante, suavizar su impacto si ese es el objetivo.
Seguir leyendo
Este concepto, es el primer acercamiento hacia la Big Data, que "predice" el perfil o el comportamiento de los consumidores a partir de grandes cantidades de información, del Machine Learning, el campo donde se desarrollan técnicas para que las computadoras aprendan como ya hacen las plataformas de chatbots como ChatGPT a partir del uso de la IA. Como verán, son términos que se escuchan a diario y que se instalan gradualmente entre nosotros.
Ciencia, pero no ficción: El poder del Machine Learning
En la actualidad, se utilizan diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como las regresiones, con el fin de pronosticar o predecir diferentes eventos y luego tomar decisiones enfocadas a lograr un objetivo. Lo que hizo Seldon de combinar estas tres ciencias (matemáticas, psicología e historia) para crear la psicohistoria, es básicamente similar.
La regresión lineal es una técnica de análisis de datos que predice el valor de datos desconocidos mediante el uso de otro valor de datos relacionado y conocido. Por lo tanto, lo que parece ser ciencia ficción en realidad no es tanta ficción. Hoy, las empresas y países más poderosos del mundo cuentan con los mejores analistas, científicos de datos y tecnologías.
Tienen a su disposición recursos donde se analizan todos los eventos imaginables: Por ejemplo, crisis bursátiles, conflictos bélicos, desastres naturales, eventos deportivos. Cualquier cosa que genere una gran cantidad de datos puede ser analizada.
Esta información es clave para crear estrategias que puedan ayudar a lograr los objetivos. Contrariamente a lo que la mayoría de la gente cree, el poder del aprendizaje automático no está en saber si venderemos más o menos, ni si será elegido un partido político u otro.
El verdadero poder del aprendizaje automático es que, independientemente de la predicción que resulte del análisis, sabemos con un alto grado de probabilidad qué sucederá y, en consecuencia, podemos actuar. Nuevamente, cualquier cosa que genere una gran cantidad de datos es susceptible de análisis.
Big Data: Vamos a ponernos en modo Dibu
Imaginemos una tanda de penales en la que el arquero está seguro en un 95% de por dónde va a ir la pelota. El poder no está en saber dónde va a tirar el contrario y salvar el penal, lo interesante es que cómo sabemos casi con certeza que se va a atajar, porque podemos mandar a todos nuestros jugadores a esperar en el área contraria el disparo de nuestro arquero después de pararlo.
Esta analogía futbolera funciona para explicar lo que hacen gran parte de equipos políticos a la hora de una elección, o para actuar frente a, por ejemplo, los patrones de comportamiento de una multitud indecisa en Twitter. El poder que se maneja a través de esa clase de información permite prever hacia dónde irá el voto de esa gente.
Pero lo que más llama la atención es que según el axioma de Seldon no. 2, (la población debe permanecer ignorante de la aplicación de los análisis psicohistóricos), el mero hecho de saber que se está midiendo o analizando, perturba el resultado. La persona observada no puede saber que está siendo medida o analizada. ¿Ficción otra vez? No, para nada.
La paradoja del obserbador ya estuvo en Jurassic Park 2
En la secuela de Jurassic Park al principio de la historia, el matemático Ian Malcolm (interpretado por Jeff Goldblum) va a buscar a su pareja a la Isla Sorna, una segunda isla con dinosaurios, muy distinta a la de la primera película. Allí, cuando se encuentran, ella está investigando, fotografiando a los dinosaurios, y él le dice algo muy interesante: No se puede observar sin modificar lo que se observa.
El personaje de Julianne Moore cree que va a poder documentar a los dinosaurios sin modificar su comportamiento, pero su sola presencia modifica el entorno en el que se encuentran. En física experimental y física cuántica, esto se conoce como la paradoja del observador, y se refiere a una situación en la que el fenómeno observado está influenciado por la presencia del observador o investigador.
Acá es donde podemos validar la segunda regla de Seldon: La población debe permanecer ignorante de la aplicación del análisis psicohistórico porque si el observador detecta que está siendo observado, puede variar su comportamiento, entorpeciendo toda la métrica.
Llevado a la tecnología actual, de hecho, los chatbots no son perfectos. Son capaces de elaborar textos y artículos muy convincentes con información totalmente sesgada o falsa, haciéndola pasar por verdadera, porque la sola presencia de esa información influencia a los datos que se encuentran verificados.
Esto es una alerta, por lo que depende de los humanos la posibilidad de utilizar estas herramientas con criterio, para aportar al progreso de las personas. Pero por ahora, ese panorama sí parece de ficción.
Más contenidos en Urgente24
Alerta nacional en Juntos por el Cambio por las encuestas
Tarjeta de crédito y débito: Claves para que AFIP no te investigue
Polémico Javier Milei: Ninguneo a La Pampa e improvisación
Te puede interesar
Temas
No te lo pierdas