Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial.
Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial… estas cosas y más son tan poderosas y nuevas para la mayoría de nosotros que empezamos a temer las transformaciones peligrosas que pueden traer. Nos dicen, el futuro es la máquina. Pero, ¿no es demasiado pronto para asumir algo así y declarar que la tecnología destruirá a la humanidad?
En Homo Deus, Yuval Noah Harari, sostiene que los dataistas creen que el cuerpo humano es un algoritmo, explica que existen dos tipos de algoritmos: el electrónico y el bioquímico, y que es solo una cuestión de tiempo, antes de que el electrónico supere al segundo, ya que el cerebro humano no tiene capacidad en comparación con el electrónico. Ya sea una jirafa, un tomate o un ser humano, son solo diferentes formas de procesar datos:
“¿Cuál es la ventaja de los humanos sobre las gallinas? Únicamente que en los humanos la información fluye en pautas mucho más complejas. Los humanos absorben más datos y los procesan utilizando algoritmos mejores”
Un algoritmo es un conjunto metódico de pasos que pueden emplearse para hacer cálculos, resolver problemas y tomar decisiones, por lo que según este argumento los humanos seríamos un conjunto de muchos algoritmos diferentes modelados por genes y presiones ambientales, incluso las emociones serían algoritmos bioquímicos vitales para la supervivencia y la reproducción.
Bueno, siempre nos hemos preguntado “¿qué es un ser humano?” Y, literalmente, todos tienen su propia respuesta. Para algunos un ser humano es como un dios, para otros, un ser humano está determinado por el alma, y para otros es solo un trozo de carne con neuronas. Sin embargo, al definirlo como un algoritmo, podemos olvidar una cosa importante, la potencia de nuestro hardware. El ser humano es un sistema mucho más complejo que un sistema digital, ya que somos análogos y nuestro hardware es dinámico.
El cerebro se encuentra constituido por más de 100.000 millones de neuronas y cada una de ellas puede conectarse a otras 10.000, formado así una red de infinitas posibilidades. En nuestro cerebro las conexiones físicas entre las neuronas cambian todo el tiempo. Las neuronas se conectan y desconectan con otras neuronas de manera continua. Constantemente aparecen nuevas conexiones y se debilitan o desaparecen conexiones previas. La combinación es infinita. A esta capacidad de cambio se la denomina neuroplasticidad.
El adjetivo “plástico” proviene del griego, se refiere a “dar forma”, así plasticidad es el atributo de una estructura para cambiar de forma frente al estímulo adecuado, y luego conservar esa forma cambiada incluso cuando ya el estímulo desaparece.
Las neuronas tras unas pocas descargas simultáneas, tienden a unirse más y más, conformando así una red. La sinapsis de dos neuronas que se activan reiteradamente en forma conjunta, sufre cambios bioquímicos, de tal forma que cuando una de sus membranas se activa o desactiva, la otra también lo hace.
Para que la neuroplasticidad sea posible, también debe producirse el fenómeno inverso, o sea que, si una red neuronal no se usa, poco a poco pierde sus componentes, hasta desaparecer. Así el concepto de neuroplasticidad considera la creación, ampliación y fortalecimiento de redes neuronales, y complementariamente el debilitamiento, modificación y eliminación de las que no se refuerzan.
El aprendizaje en sí mismo consiste en la modificación de nuestras conexiones neuronales; toda experiencia, sea esta de orden racional o emocional, modifica nuestras conexiones y circuitos neuronales. Cuando el pensamiento cambia, también cambia la estructura física que lo determina.
El entrenamiento determinado por un aprendizaje o, en definitiva, cualquier proceso cognitivo modifica y enriquece las conexiones neuronales fortaleciendo y generando nuevas. A la aparición de nuevas conexiones neurológicas se le denomina neuroplasticidad positiva, positiva en el sentido que da lugar a conexiones que antes no existían. Como contrapartida, cuando alguna red de conexión neuronal no se utiliza por mucho tiempo, las neuronas se desconectan, neuroplasticidad negativa.
Aprender es dar lugar al nacimiento a nuevos circuitos y conexiones que «físicamente» no existían en nuestro cerebro. Y desaprender es disolver circuitos y conexiones existentes.
Como toda herramienta, la inteligencia artificial tiene el potencial de reemplazar trabajos que actualmente están siendo realizados por personas, pero la inteligencia artificial también tiene el potencial de educar, capacitar y mejorar la calidad de vida de la humanidad.
Nuestra mente es un espacio infinito de posibilidades, tanto para aprender como para desaprender, las personas somos animales sociales; las máquinas no lo son. De nosotros depende decidir qué haremos con estas nuevas herramientas.
