La tecnología nos ha cambiado drásticamente la vida en los últimos 150 años. Hemos visto como los descubrimientos y la construcción de modelos teóricos de finales del siglo XIX y principios del XX han modificado nuestras formas de movilización, alimentación, comunicación, cuidado de nuestra salud y muchísimos otros aspectos de nuestra vida cotidiana.

Para abundar más podemos citar algunos ejemplos: el descubrimiento de la electricidad cambió la forma en la que nos iluminamos, modificando las horas en las que tenemos actividades; la investigación en temas de la salud ha llevado al desarrollo de medicamentos y tratamientos para enfermedades que antes eran mortales. Además, los avances en la tecnología médica han permitido el desarrollo de dispositivos que ayudan a monitorizar nuestra respiración, el ritmo cardíaco y sus variaciones con el objetivo de proveer información para mantener saludables a las personas. La comprensión de algunos procesos biológicos que ocurren en las plantas y en el suelo ha propiciado que se desarrollen técnicas más efectivas para cultivar alimentos, incluyendo la agricultura de precisión y la ingeniería genética. A principios del siglo XX se observaba el uso de la enorme cantidad de energía disponible en el petróleo y con ello se masificó la producción.

Aunque podemos decir que en general estos descubrimientos o concepciones teóricas aplicadas han incrementado la esperanza de vida de las personas, visto este incremento como un indicador de algún bienestar, y propiciado beneficio para ciertos segmentos de la población.

Aunque, hoy en día, con la posibilidad de comprender sistemas con mayor número de entes se pueden apreciar que no todo ha sido beneficioso para otros segmentos de la población o de otras especies con las que convivimos.

Por otro lado, a pesar de ser testigos de estas expansiones sin precedente del conocimiento científico y del desarrollo tecnológico, se ha observado en los últimos tiempos una disminución en la velocidad con la que los conocimientos de ruptura aparecen. Esta aparente tendencia en la disminución de la velocidad con la que aparecen ideas de ruptura ha llamado la atención de personas en la política, ya que pueden afectar el crecimiento económico, la salud y el bienestar de las personas. De este tema trata un artículo reciente en la revista Nature de enero de 2023.
Para entender este aparente fenómeno en el artículo se analizan 25 millones de artículos (1945–2010) en la base de datos del Web of Science y 3.9 millones de patentes (1976–2010) en la base de datos Patentes en Estados Unidos.

El análisis de estos textos se realizó entre otras herramientas con cambios lingüísticos que indican ruptura en los textos, por ejemplo con introducción de nuevas palabras. En resumen, este artículo reporta una marcada declinación de las ideas de ruptura en ciencia y tecnología en los últimos años.

Esto hechos contrastan fuertemente con el gran revuelo que han causado en las últimas semanas las capacidades predictivas de la inteligencia artificial. Para ser claros, estos avances han sido publicitados por corporaciones internacionales en el ámbito de la información masiva o de la computación en el entorno de Internet. Sin embargo, los logros de la inteligencia artificial en cuestiones prácticas se han empezado a observar desde principios de este siglo. Estos logros se han conseguido gracias al inmenso poder computacional que hoy en día se dispone. La obtención de resultados muchas veces se basa en la posibilidad de explorar innumerables variaciones de configuraciones y calcular las diferentes bonanzas que presenta cada configuración como herramienta de selección entre ellas. También mediante el cálculo de probabilidades y modelos de construcción de soluciones se puede seleccionar entre infinidad de alternativas.

Esta forma de resolver problemas, con base en los datos, no es nueva ni es característica de nuestro siglo.
Para aclarar este punto, déjenme comentar que la predicción basada en datos, o en tablas con datos puede ser rastreada cuando menos hasta la época babilónica, donde mediante tablas la astronomía observacional podría pronosticar eventos en el cielo, por ejemplo, los eclipses. Por supuesto, también los mayas podían predecir los eclipses sin conocer el modelo de gravitación para el movimiento de los cuerpos celestes. Es decir, sin establecer teorías, con solo el registro de datos y un modelado primitivo de repetición de eventos, se puede predecir una diversidad de fenómenos en nuestro entorno. Saber que si se entierra una semilla en el suelo durante la época de lluvia dentro de algunas semanas se podrá cosechar esa planta es otro ejemplo observacional.

Efectivamente, con base en tablas de datos, en la antigüedad se podría predecir el movimiento de los cuerpos celestes sin haber construido modelos que permitan dar explicaciones a los fenómenos. Esta forma de usar la observación y los datos para resolver los problemas o predecir eventos, digamos, es ancestral.

Con el poder de cálculo que hoy tenemos con los computadores, digamos cientos de millones de petaflops (operaciones aritméticas por segundo) y modelos probabilísticos, podemos obtener resultados verdaderamente impresionantes sin la necesidad de comprender exhaustivamente la naturaleza de los fenómenos. Recordemos que las aplicaciones de inteligencia artificial NO entienden los fenómenos, pero si dan respuestas probables bajo algún criterio.

Desde mi perspectiva, estamos frente la posibilidad de seleccionar opciones para nuestra vida cotidiana y a largo plazo con base en datos, pero ¿qué tipo de datos? ¿a quién pertenecen esos datos? ¿los generamos? ¿quién los genera? Estas y muchas otras preguntas flotan en el ambiente. Podemos dejar que otras personas decidan en nuestro nombre, como en la antigüedad lo hacían los sacerdotes babilónicos o mayas, o actuamos para intervenir.

Nuestro entendimiento de la inteligencia artificial debe ser fomentado desde la infancia [2], como dicen Mari Carmen González Videgaray y Rubén Romero Ruiz de la FES Acatlán. Es importante familiarizarnos con ella, usarla y ¿por qué no? construir aplicaciones con ella. En el artículo de mis colegas de Acatlán se esboza una estrategia ilustrada con un ejemplo.

[1] https://www.nature.com/articles/s41586-022-05543-x
[2] https://revistafiguras.acatlan.unam.mx/index.php/figuras/article/view/243/551