IA: la algoritmización de casi todo

IA: la algoritmización de casi todo

IA: la algoritmización de casi todo

Inteligencia Artificial a granel.

Éramos todavía mucho más ingenuos de lo que somos hoy cuando a fines de los años 70 empezamos a juguetear con la teoría general de los sistemas, la cibernética, las ciencias de la forma, e imaginábamos que algún día la Inteligencia Artificial (IA) iba a dar de qué hablar, iba a hackear nuestras fantasías de excepcionalidad humana y que en algún momento las promesas (muchas veces terroríficas y apocalípticas, otras ingenuas y fútiles) de la ciencia ficción se iban a cumplir a rajatabla, antes que después.

Leíamos a destajo a Douglas Hofstader – en especial su incandescente 'Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid' (1979) –, buscábamos atajos para ver cumplido por fin el Test de Turing, revisábamos una y otra vez los programas sintético y simbólico en Inteligencia Artificial, aunque apostábamos al incipiente paradigma enactivo de Francisco Varela. Le dedicábamos las primeras cursadas de nuestra materia en la Universidad de Buenos Aires (@datouba) a temas como la 'cuarta discontinuidad' y la igualación de la inteligencia humana con la maquinal era una de las fronteras de nuestra imaginación.

Mientras, por detrás corrían con una fuerza inaudita los mejores cuentos y autores de la ciencia ficción (desde Ray Bradbury a Robert Heimleim, desde Isaac Asimov a James Graham Ballard), 'Blade Runner' nos infatuaba y hacia girar nuestras neuronas a toda velocidad y los primeros escritos de Ray Kurzweil – hoy pasteurizazados por/en la Singularity University – y sus tesis sobre la próxima singularidad, teñían todos estos antecedentes con una mezcla de verosimilitud y delirio, de los que no nos hemos apartado aun.

 

De la fantasía a otras realidades

Ya hace más de 20 años cuando iniciamos las primeras excursiones meméticas en @datosuba y nos interesaban la Inteligencia Artificial y los sistemas cognitivos; nos llamaba la atención la desesperación de más de uno por crear autómatas artificiales y la pobreza de los resultados frente a una potencia heurística e inventiva humana que los sistema expertos difícilmente alteraban o cuestionaban – aunque hoy la historia cambió dramáticamente –.

Pero mientras nosotros nos reíamos de los simplismos de las máquinas de aprender pregonadas por Burrus Frederik Skinner y sus allegados (para una revisión inteligente de estos antecedentes ver Audrey Watters 'Teaching Machines A Hack Education Project'), en un territorio ajeno un personaje inesperado e inusual iniciaba un camino que llevaría a que hoy el 60% de las actividades que se hacen en su dominio estén en manos exclusivamente de máquinas. Y no se trata de un territorio cualquiera, sino de uno que está condicionando más que ninguno el futuro de la estabilidad y el bienestar económico de la humanidad, a saber, las transacciones de todas las bolsas del mundo y mercados financieros.

Canónicamente un algoritmo es nada más y nada menos que un conjunto de instrucciones que lleva a un usuario a obtener una respuesta deseada de acuerdo a la información disponible. Los algoritmos operan como árboles de decisión, para los cuales la solución de un problema complejo, utilizando un gran número de variables, puedo descomponerse en una larga lista de alternativas binarias.

 

Thomas Peterffy voló durante décadas muy por debajo de nuestro radar

Hace rato que llamamos a esos algoritmos Bots (ver el libro clásico de Andrew Leonard 'Bots. The origin of a new species' (1998)), que semejan a neuronas hiperactivas de alto dinamismo y con una notable capacidad de automejoramiento en sus pronósticos y logro de objetivos.

El desconocido que empezó todo esto fue precisamente un húngaro llamado Thomas Peterffy, cocreador del Boston Options Exchange, quien en 2007 incorporó Bots a su empresa Interactive Brokers convirtiéndola en el trader automatizado más grande del mundo (en su momento hasta que fue comido por los monstruos que dominan hoy), quien logró una fortuna personal que en la actualidad llega a los U$9.600 millones.

El terreno en el que los algoritmos se han independizado progresivamente del control humano es el financiero, sus protagonistas son los Quants (Quantitative analysts). Su debilidad y especialidad es olfatear industrias buscando áreas calientes en las cuales sus algoritmos puedan eliminar las prácticas preexistentes y de paso forrarse de plata.

Los algoritmos no necesariamente debilitan y matan industrias, o solo son accesibles para los que más tienen y pueden (aunque al final esto ocurre irremediablemente). Algo que Christopher Steiner, autor de 'Automate This. How Algorithms Came to Rule Our World', aprendió en su mediana edad al crear su propia empresa Aisle50 en 2010 junto a Riley Scott.

 

Titanes algorítmicos y la licuación del poder (manual)

Si algo aprendió Steiner en su periplo es que los Mark Zuckerbergs no salen de un repollo mitad genialidad y mitad tecnología, sino que aparecen después de pasarse años, tal vez décadas, mirando pantallas y familiarizándose con el código (la arquitectura de las interacciones) hasta convertirlo en un lenguaje nativo.

Los titanes de los negocios en el siglo XXI ya no se incuban en escuelas de administración sino en laboratorios de ingeniería y computación, entrenándose hasta la delectación en la creación de algoritmos innovadores. Pero para programar se puede aprender de los modos más diversos y cada vez más lejos de los circuitos formales, especialmente universitarios (con Codecademy del grupo Y Combinator a la cabeza con 24 millones de usuarios habiendo completado más de 100 millones de ejercicios).

Cuando Steiner empezó a trabajar en su libro en el año 2009 se había concentrado exclusivamente en el uso de algoritmos en manos de Wall Street. A medida que se fue topando con personajes como Peterffy y otros de esa calaña debió ampliar notablemente el alcance de sus reflexiones y preocupaciones advirtiendo la omnipresencia de los algoritmos en nuestra vida cotidiana (con el PageRank de Google a la cabeza como bien desmenuzan Ken Hillis, Michael Petit, Kylie Jarrett en 'Google and the culture of search' (2012)).

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Igual el caso de Peterffy no era uno como los otros. El sistema de Peterffy no sugería simplemente cómo comprar y vender acciones sino que remedaba todos los análisis llevados a cabo por los negociadores humanos, es más, los suplía. Las operaciones de Peterffy en los años 80 y 90 marcaron una nueva etapa en la historia de Wall Street, se trató de la invasión del piso de negociaciones por parte de los algoritmos y los autómatas cada vez más complejos e inteligentes que suplantaron a los seres humanos como actores en los mercados financieros, y de allí en más en numerosos otros espacios, nada más y nada menos.

¿Cuánto sabemos nosotros de esta historia? Tan astutos que nos creemos al momento de criticar al capitalismo, ¿estábamos enterados de que hace rato los robots son agentes que cada vez intervienen con más asiduidad y eficiencia en la construcción de estos mercados?, ¿sabíamos que las cajas negras ya no eran una metáfora ingenieril sino financiera y que los robots están a cargo hace rato en este territorio y van invadiendo sin prisa y sin pausa muchos otros?

De esto trata el pensamiento algorítmico, de esto trata la política de los algoritmos y en este terreno los relatos ideológicos y las fantasías de pajaritos que nos comunican con el mas allá, o nombres ampulosos y vacuos, se estrellan frente a la implacable habilidad de los robots por controlar los mercados y cada vez con mayor vehemencia a la sociedad entera. Cuando de lo que se trata es de sustituir a las apariencias por los mecanismos, nosotros seguimos enfebrecidos por relatos y demiurgos verbales tan peligrosos como increíblemente ineficientes. Mientras, los robots se equivocan poco y nada, y cada vez deciden más por nosotros.

Muchas décadas atrás el genial Gregory Bateson nos recordaba que todos tenemos una epistemología – especialmente aquellos que enfáticamente insistimos en no tener ninguna –. Con los algoritmos pasa exactamente lo mismo, mientras declamamos hacer política a golpes de timón (o de balas), los algoritmos toman decisiones a nuestras espaldas.

Mientras creemos que los algoritmos no existen o que son fácilmente controlables, fortunas se eclipsan, estrategias nacionales son doblegadas, nuevos alineamientos de poder se crean de un momento a otro. La suma de tantos errores está a la vista, pero ¿saber que hay algoritmos operando detrás de todo nos permitirá controlarlos de una vez por todas?

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Alejandro Piscitelli

@piscitelli

Nació en Buenos Aires. Con formación en filosofía, sistemas y ciencias sociales. Actualmente es director del TadeoLab, laboratorio de innovación de la Universidad Tadeo Lozano. Profesor Titular de Humanidades Digitales en la Universidad de Buenos Aires, ha publicado numerosos libros entre los que se destacan 'Nativos Digitales' (2009) y 'El paréntesis de Gutenberg' (2011).