¿Cómo aprende una máquina? Básicamente mediante un conjunto de algoritmos que le “enseñan” el tipo de decisiones que tiene que tomar. La modalidad más básica de aprendizaje consiste en hacer una prueba, que implica absorber cierta información y procesarla, recibir una retroalimentación, realizar una corrección o no, según se requiera y repetir.
Eso es básicamente lo que hace, por ejemplo, una bebé que quiere aprender a pararse. Usa sus sentidos para explorar su entorno y, por ejemplo, intentar pararse con ayuda de sus brazos y los barrotes de su cuna. Luego de una serie de porrazos, irá incorporando la información sensorial y propioceptiva que necesite para equilibrarse, asentar las piernas, apoyarse donde necesite y pararse por su cuenta.
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A propósito, creo todos los adultos seríamos mucho más listos y viviríamos con mucho menos drama si fuéramos como la bebé del ejemplo y usáramos los “fracasos” de nuestras vidas como simples eventos de retroalimentación negativa para saber qué camino no tomar y qué cambiar en nuestro comportamiento y nuestra actitud.
Cuando hablamos de una computadora, el primer paso será que aprenda “bajo supervisión”, es decir, con retroalimentación humana que le indique si las alternativas por las que opta son las correctas o no. Lo más básico, por ejemplo, puede ser enseñarle a diferenciar una figura triangular de una que no lo es. Esto es básicamente una función de una neurona, y le tomó a Frank Rosenblatt, allá a fines de la década de los 50 del siglo pasado, una computadora del tamaño de un piano, una cámara con una milésima de resolución que tenemos hoy en día, e incontables repeticiones y retroalimentaciones, hasta enseñarle al aparato a reconocer un triángulo de cualquier otra figura.
Luego de eso, hay que refinar los algoritmos para que la propia máquina vaya reconociendo patrones con menos supervisión humana y, eventualmente, no requiera de aprendizaje supervisado, porque los algoritmos serán tan poderosos y procesarán tal cantidad de información que generarán sus propios mecanismos de retroalimentación.
Es importante destacar que la inteligencia artificial está —literalmente— en nuestras manos y no es un asunto de ciencia ficción ni es algo que haya nacido con el popular ChatGPT, aunque esta herramienta contribuyó decisivamente a su masificación. Gracias a una serie de programas de inteligencia artificial que —dicho sea de paso— se refinan y se actualizan minuto a minuto, es que nuestras redes sociales conocen bien qué contenido darnos: han aprendido qué nos gusta y qué no nos gusta. Y adivina qué: te siguen dando mucho de lo que no te gusta porque se dan cuenta de que te “enganchas” emocionalmente con ese contenido. Reniegas, escribes extensos comentarios negativos, compartes la información en otras plataformas amplificando tus comentarios, vuelves a ver o leer el post que te indignó para ver si alguien está en desacuerdo contigo y seguir alimentando al algoritmo con más comentarios negativos con los que intentas probar tu punto.
Es más, el algoritmo “sabe” que solo necesita activar el ícono de notificación de tu celular porque sabe que en cuanto éste se enciende, tardas unos pocos segundos (y sí, tienes un patrón para la cantidad de segundos que tardas en reaccionar a una notificación) y te vas a enganchar en la discusión de nuevo. Ese es el funcionamiento básico de las redes sociales. Hay mucho más en el documental El dilema social (The social dilemma).
Las apps de mapas nos indican qué camino seguir y dónde está más despejado el tráfico gracias a la inteligencia artificial; las aerolíneas definen su tarifación de acuerdo a qué tanta demanda tiene un vuelo a cierta hora y en cierta fecha porque sus sistemas tienen esa información y ya la procesaron. Hoy en día ya tenemos suficiente tecnología para —por si a alguien le interesa la idea— reconocer una persona en una entidad pública, con información biométrica y evitar el desperdicio de papel de la doble fotocopia de carnet de identidad en fólder amarillo, por ejemplo.
Pero pasando a otro ámbito, hoy en día estamos en un momento en el que todas y todos debemos volver a aprender y volver a formarnos; lo que estudiamos en el colegio hace cinco, 10 o 30 años atrás no comprende muchas de las innovaciones del mundo de hoy, ni lo que vimos en la universidad.
Para que esta columna sea de mayor servicio, les dejo algunos canales de YouTube que tienen muchísimo contenido sobre el tema: Obscurious, Crash Course y Wholesale Ted. Sin duda hay miles más, pero esa es parte de la diversión: que le dediques tiempo a enterarte por tu cuenta. Si enciendo la chispa de la curiosidad con lo que expuse, me doy por satisfecho.
«Este columnista repudia el intento de exterminio del pueblo palestino, con la misma intensidad que repudia los crímenes funcionalistas de Hamás»
(*) Pablo Rossell Arce es economista