Shyam Sankar: L'auge de la cooperació humà-ordinador

M'agradaria parlar-vos sobre dues partides d'escacs. La primera va tindre lloc en 1997, en la qual Garry Kasparov, un humà, va perdre contra Deep Blue, una màquina. Per a molts aquest va ser l'alba d'una nova era, en la qual l'home seria dominat per la màquina. Però ací estem, 20 anys després, i el gran canvi en com ens relacionem amb els ordinadors és l'iPad, no HAL.

La segona partida va ser un torneig d'escacs d'estil lliure en 2005, en el qual un home i una màquina podien participar junts com a companys, en comptes de contrincants, si així ho desitjaven. Al començament els resultats van ser predictibles. Fins i tot un superordinador va ser vençut per un gran mestre amb un ordinador portàtil relativament poc potent. La sorpresa va ser el final. Qui va guanyar? No va ser un gran mestre amb un superordinador, sinó dos aficionats americans usant tres portàtils relativament poc potents. La seua habilitat per a entrenar i manipular els seus ordinadors per a explorar en profunditat posicions específiques va contrarestar eficaçment els coneixements superiors dels grans mestres i el superior poder computacional d'altres adversaris. Aquest és un resultat sorprenent: homes normals, màquines normals derrotant al millor home, a la millor màquina. De tota manera, no es tractava d'home contra màquina? En comptes d'això, és tracta de cooperació, i el tipus correcte de cooperació.

Hem prestat molta atenció a la visió de Marvin Minsky de la intel·ligència artificial durant els últims 50 anys. És una visió molt atractiva, és clar. Molts l'han adoptat. S'ha convertit en la forma de pensament predominant a l'enginyeria informàtica. Però conforme ens endinsem en l'era de molta informació, de sistemes en xarxa, de plataformes obertes, i de la tecnologia integrada, m'agradaria suggerir què és moment de re-avaluar una visió alternativa que es va desenvolupar aproximadament al mateix temps. Em refereixo a la simbiosi humà-ordinador de J.C.R. Licklider, potser millor anomenada "augment de la intel·ligència", A.I.

Licklider va ser un tità de l'enginyeria informàtica que tingué un profund efecte en el desenvolupament de la tecnologia i d'Internet. La seua visió era la de permetre a l'home i la màquina cooperar en la presa de decisions, controlant situacions complicades sense la dependència inflexible dels programes predeterminats. Atenció a la paraula "cooperar". Licklider no ens anima a agafar una torradora i transformar-la en Data de "Star Trek", sinò a agafar un humà i fer-la més capaç. Els humans són meravellosos -- com pensem, els aproximaments no-linears, la creativitat, les hipòtesis iteratives, tot molt difícil o impossible d'aconseguir pels ordinadors. Licklider se'n va adonar intuïtivament, contemplant els humans marcant-se objectius, formulant hipòtesis, determinant els criteris, i realitzant l'avaluació. És clar, en altres aspectes, els humans són molt limitats. Som terribles amb escales, computació i volum. Necessitem un maneig superior dels nostres talents per tal de fer el millor treball possible. Licklider va preveure els ordinadors fent tot el treball rutinari necessari per a obrir pas a la perspicàcia i la presa de decisions.

Silenciosament, sense molta fanfàrria, aquest apropament ha guanyat moltes victòries més enllà dels escacs. El plegament de proteïnes, un tema que comparteix la increïble expansió dels escacs -- n'hi ha més formes de plegar una proteïna que àtoms a l'univers. Aquest és un problema fonamental amb grans implicacions per a la nostra habilitat de comprendre i tractar les malalties. I per a aquesta tasca, la força bruta d'un superordinador no és suficient. Foldit, un joc creat per enginyers informàtics, il·lustra el valor d'aquesta aproximació. Aficionats sense coneixements tècnics o de biologia juguen a un videojoc en el que canvien visualment l'estructura de la proteïna, deixant a l'ordinador el maneig de les forces atòmiques i les interaccions i la identificació de problemes estructurals. Aquesta aproximació supera als superordinadors un 50 per cent de les vegades, i empata un 30 per cent de les vegades. Recentment, Foldit ha fet un descobriment científic molt important desxifrant l'estructura del virus del mico Mason-Pfizer Una proteasa que no ha pogut ser determinada en 10 anys va ser resolta per tres jugadors en qüestió de dies, potser el primer avanç científic important com a resultat de jugar un videojoc.

L'any passat, al lloc on estaven les Torres Bessones, es va inaugurar el monument a l'11-S. Mostra els noms dels milers de víctimes usant un bell concepte anomenat "adjacència significativa". Posa els noms un al costat de l'altre basant-se en la relació entre ells: amics, família, companys. Quan el poses tot junt, és un bon repte computacional: 3,500 víctimes, 1,800 adjacències significatives, la importància de les especificacions físiques globals i l'acabat estètic. Quan la premsa va informar per primera vegada, tot el crèdit per aquesta gesta se la va emportar un algoritme de la firma de disseny novaiorquesa Local Projects. La veritat és un poc més complicada. Si bé es va utilitzar un algoritme per a desenvolupar l'estructura subjacent els humans van fer ús d'aquesta estructura per dissenyar el resultat final. Així que en aquest cas, un ordinador havia avaluat milions de combinacions possibles, organitzat un complex sistema relacional, i es va fer càrrec d'un gran nombre de mesures i variables permetent als humans concentrar-se en el disseny i les eleccions de la composició. Així que quant més mires al teu voltant, més veus com la visió de Licklider està tot arreu. Ja siga realitat augmentada al teu iPhone o el GPS al teu cotxe, la simbiosi humà-ordinador ens fa més capaços.

I si vols millorar la simbiosi humà-ordinador, què pots fer? Pots començar incloent l'humà en el procés de disseny. En comptes de pensar què pot fer un ordinador per resoldre el problema, dissenya la solució al voltant del que l'humà farà també. Quan ho fas, te n'adones ràpidament que has invertit tot el teu temps treballant en la interfície entre home i màquina, específicament dissenyant com llevar la fricció en la interacció. De fet, aquesta fricció és més important que la capacitat de l'home o la potència de la màquina a l'hora de determinar la capacitat global. Eixa és la raó per què dos aficionats amb uns pocs portàtils guanyen fàcilment un superordinador i un gran mestre. Allò que Kasparov anomena procés és un subproducte de la fricció. Quant millor siga el procés, menor serà la fricció. I minimitzar la fricció resulta ser una variable decisiva.

O prenem un altre exemple: gran quantitat d'informació. Tota interacció que tenim al món és gravada per gran quantitat de sensors: el teu telèfon, la targeta de crèdit, l'ordinador. El resultat és una gran quantitat d'informació, que ens presenta una oportunitat de comprendre la condició humana profundament. L'èmfasi en la majoria d'acostaments a grans quantitats de data es centren en, "Com puc emmagatzemar aquesta data? Com puc buscar en aquesta data? Com processo aquesta data?" Aquestes són preguntes necessàries però insuficients. L'imperatiu no és esbrinar com computar, sinó què computar. Com pots imposar la intuïció humana a la data a aquesta escala?

De nou, comencem per integrar l'humà en el procés de disseny. Quan PayPal estava començant com a negoci, el seu major repte no va ser, "Com envie diners d'un costat a l'altre online?" Va ser, "Com ho faig sense ser defraudat pel crim organitzat?" Per què tan complicat? Perquè mentre que els ordinadors poden aprendre a detectar i identificar frau basant-se en patrons, no poden aprendre a fer això basant-se en patrons que no han vist mai, i el crim organitzat té molt en comú con aquest públic: gent brillant, incansables i enginyosos, amb un esperit emprenedor —(rialles)— i una gran diferència molt important: intencionalitat. Així mentre que els ordinadors poden agafar a tots excepte als defraudadors més llestos, agafar als més llestos és la diferència entre l'èxit i el fracàs.

N'hi han molts problemes com aquest, amb adversaris adaptatius. Rarament apareixen amb un patró repetible que els ordinadors puguen detectar. En comptes d'això, n'hi ha un component inherent d'innovació o disrupció, i cada vegada més aquest problemes són soterrats dins grans quantitats de data.

Per exemple, el terrorisme. Els terroristes sempre s'adapten en menor o major mesura a les noves circumstàncies, malgrat el que pugueu veure a la TV, aquestes adaptacions, i la seua detecció, són fonamentalment humanes. Els ordinadors no detecten patrons i comportaments nous, els humans ho fan. Els humans, mitjançant la tecnologia, provant hipòtesis, busquen inspiració demanant a les màquines que facen coses per ells. Osama bin Laden no va ser atrapat per una intel·ligència artificial. Va ser atrapat per persones dedicades, enginyoses i brillants en associació amb diverses tecnologies.

Pot sonar atractiu, però no pots rebuscar algorítmicament en la data per arribar a la resposta. No n'hi ha un botó de "Cercar terrorista", i quant més data integrem d'una gran quantitat de fonts d'entre una àmplia varietat de formats de data d'entre sistemes molt diferents, menys efectiva serà la cerca de data. En comptes d'això, la gent tindrà que mirar la data i cercar inspiració, i com Licklider va preveure fa molt de temps, la clau per obtindre grans resultats és l'adequat tipus de cooperació, i com Kasparov va aprendre, això significa minimitzar la fricció de la interfície.

Aquest apropament fa possible coses com el rastreig de tota la data disponible en diverses fonts, identificar les relacions clau i posar-les en un sol lloc, el qual ha estat quasi impossible de fer fins ara. Per alguns, açò té implicacions terribles per la privacitat i les llibertats civils. Per altres precedeix una era de major protecció de la privacitat i les llibertats civils, però la privacitat i les llibertats civils són d'una importància fonamental. Açò s'ha de tenir en compte, i no es pot donar de costat, fins i tot amb la millor de les intencions.

Així que explorem, mitjançant un par d'exemples, l'impacte que les tecnologies creades per dirigir la simbiosi humà-ordinador han tingut en temps recents.

En Octubre de 2007, les forces de la coalició assaltaren un refugi d'Al Qaeda en la ciutat de Sinjar en la frontera de Síria amb Iraq. Van trobar un botí de documents: 700 apunts biogràfics de lluitadors estrangers. Aquests lluitadors estrangers havien deixat les seues famílies al Golf, el Llevant i el nord d'Àfrica per unir-se a Al Qaeda en Iraq. Aquests documents eren sol·licituds de recursos humans. Els lluitadors estrangers les emplenaren com si s'estigueren unint a l'organització. Va i resulta que Al Qaeda tampoc es lliura de la burocràcia. (Rialles) Van respondre preguntes com, "Qui t'ha reclutat?" "Quin és el teu lloc de naixement?" "Què tipus de treball busques?"

En l'ultima pregunta se'n van adonar d'una cosa sorprenent. La gran majoria dels lluitadors estrangers volien ser terroristes suïcides i ser màrtirs -- de gran importància, ja que entre 2003 i 2007, Iraq va tindre 1,382 atemptats suïcides, una gran font d'inestabilitat. Analitzar la data va ser difícil. Els originals eren fulles de paper en Àrab que va haver de ser escanejat i traduït. La fricció en el procés no permetia l'obtenció de resultats significatius en un espai de temps raonable usant solament humans, PDFs i tenacitat. Els investigadors van haver de complementar les seues ments humanes amb tecnologia per tal d'aprofundir, d'explorar hipòtesis no tradicionals, i el fet és que els resultats van emergir. El 20% dels lluitadors estrangers eren de Líbia, 50% dels quals eren d'una sola població de Líbia, immensament important ja que estadístiques prèvies estimaven un 3%. També va ajudar a descobrir una figura de creixent importància en Al Qaeda, Abu Yahya al-Libi, un clèric d'alt rang en el grup libi de lluita islàmica. En Març de 2007 va donar un discurs, després del qual va haver un increment en la participació dels lluitadors estrangers de Líbia.

Potser el més intel·ligent de tot, i el menys obvi, mirant la data des d'una altra perspectiva, els investigadors van ser capaços d'explorar les xarxes de coordinació en Síria que eren les responsables de rebre i transportar els lluitadors estrangers a la frontera. Eren xarxes de mercenaris, no d'ideòlegs, que estaven en el negoci de la coordinació pels diners. Per exemple, cobraven els lluitadors estrangers saudís substancialment més que als libis, diners que d'altra manera haurien anat a parar a Al Qaeda. L'adversari potser interrompria la seva pròpia xarxa si saberen que estaven estafant els jihadistes en potència.

En Gener de 2012 un terratrèmol devastador de 7.0 va sacsejar Haiti, el tercer terratrèmol més devastador de tots els temps, va deixar un milió de persones, un 10% de la població, sense casa. Un efecte aparentment menor de l'ajuda humanitària va ser molt important quan el lliurament de menjar i aigua va començar. Gener i Febrer són mesos secs en Haití, però molts dels camps de refugiats tenien problemes d'aigua estancada. L'única institució amb coneixements detallats de les zones inundades va ser destruïda al terratrèmol amb els seus líders dins. Doncs la pregunta es, què camps estan en perill, quanta gent n'hi ha en aquests camps, quina és la cronologia de la inundació, i donats els recursos i les infraestructures limitades, com prioritzem el trasllat? La data era increïblement dispar. L'exèrcit dels EE.UU tenia detalls limitats d'una petita porció del país. N'hi havia data online d'una conferència de riscs mediambientals de 2006, i altra data geoespacial, cap d'elles integrades. L'objectiu humà era identificar els camps pel trasllat prioritzant per necessitat. L'ordinador va haver d'integrar una gran quantitat d'informació geoespacial, data dels medis socials i informació de l'organització d'ajuda per respondre aquesta pregunta. Implementant un procés superior, que haguera implicat a 40 persones durant tres mesos, es va convertir en un simple treball per 3 persones en 40 hores,

són tot victòries per la simbiosi humà-ordinador.

Ja han passat més de 50 anys des de la visió del futur de Licklider, i la data suggereix que hauríem d'estar molt emocionats per tractar els problemes més difícils del segle home i màquina cooperant junts. Gràcies. (Aplaudiments) (Aplaudiments)