Economía para mejorar la calidad de vida

Este artículo es un replica a un par de polémicos artículos (1 y 2) que leí en el blog Bits, Ciencia y Sociedad de profesores del DCC de la Universidad de Chile.

Conocimiento información y datos.

El desarrollo de la ciencia (versión personal de lo que entiendo de ciencia):

Los científicos históricamente de la observación de lo que nos rodea (integración preliminar), comienzan a inferir hipótesis. A partir de esas hipótesis, empiezan a demostrarlas a través del método científico (derivación formal o experimental), luego continúan agrupando hipótesis y componiéndolas en modelos. Estos modelos a medida que aumenta su complejidad y no es posible o es muy caro validarlos experimentalmente, se recurre a la computación, para «simular» validaciones de esos modelos.

Modelos

En un principio la «integración formal» de datos clásica fue la estadística, que permite sintetizar una tendencia (distribución) y aislarla del ruido (error) con respecto a la tendencia supuesta. Pero hoy en día se han desarrollado nuevas formas de «integración de datos con herramientas computacionales«, como son por ejemplo los algoritmos evolutivos, las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos, algoritmos recursivos y muchos otros, que son capaces de «simular» el proceso de integración y derivación del conocimiento, muchas veces optimizados con heurísticas, aunque algunos todavía piensas que es sólo fuerza bruta computacional.

Entonces comienza la polémica que nunca los computadores reemplazaran la razón y la creatividad humana.

Algunos hablan de la razón, yo en mi caso prefiero hablar de la «fuerza bruta neuronal», porque así creo se entiende mejor que el Conocimiento y la Razón son elementos relativos al desarrollo humano, son procesos que dependen de nuestra (in)evolución social y cultural, no son sólo genéticos y cognitivos.

Es aquí donde me gustaría detener un poco para reflexionar, si nuestro cerebro evolucionó como una herramienta flexible y de enorme capacidad  de cómputo, por que nos empecinamos en asombrarnos con la rígidas y menores capacidades de cómputo de las máquinas.

Yo pienso que ninguna máquina superará todas las características del cerebro humano, pero si estoy seguro que cada vez nos complementaremos mejor con las máquinas, porque su rigidez nos permite concentrar su poder de cómputo y eso sería imposible para nosotros, por la flexibilidad propia de nuestro cerebro.

Aún así yo diría que somos «super-computadoras con patas» y me sorprende que nadie repare en eso.

Porque las respuestas a las preguntas: que, cuando, como, donde, de donde, hacia donde, por que camino, etc. nunca las podrá responder una computadora.

Con estos antecedentes, es fácil ponerse a pensar en lo que ha logrado hoy Internet y como este se ha transformado en el cluster, jamás conocido en la historia de la humanidad, con 6 mil millones de potenciales nodos, imaginen el potencial de cómputo de eso (Por que creen que google da tan buenos resultados). Nuestro problema es que aún no aprendemos a coordinar nuestros esfuerzos a través de la colaboración, valorar nuestras propias motivaciones, aceptar y cultivar nuestra diversidad, etc.

Yo pienso que nuestro desarrollo está hoy limitado por nuestra incapacidad social y culturar y no por nuestra tecnología.

Como es recurrente, estos temas siempre me generan muchas interrogantes:

1. ¿Nuestro aprendizaje es similar al de una RNA? Donde sistemáticamente nos entregan entradas (conocimiento) y salidas (resultados conocidos) con los que vamos entrenando nuestro cerebro.
2. ¿Que pasa si al sistema educacional tradicional que llamaré «proceso de entrenamiento cerebral metódico y rígido», lo complementamos con un proceso más flexible y dirigido por nuestras propias inquietudes, intereses y motivaciones?
3. ¿Será necesario hoy empezar a aprender a aprender desde distintas fuentes de conocimiento o debemos seguir aferrados a las fuentes tradicionales? ¿Uso la enciclopedia de mi casa, wikipedia, ambas, muchas más?
4. ¿Serán estas las razones que cada vez es más común ver en los jóvenes problemas de procrastinación y otras patologías asociadas?
5. ¿Es la computación una ciencia fundamental al nivel de las matemáticas?
6. ¿No será reduccionista llamarla informática si también trabajan con conocimiento y datos?
7. ¿El código de un algoritmo se irá haciendo tan valioso sintetizador de conocimiento, como hoy son las expresiones matemáticas?

En la Ingeniería Hidráulica

Es comprensible que los científicos tradicionales vean feo a la computación, porque la visión romántica que podemos sintentizar todo el comportamiento de la naturaleza en principios encapsulados en pequeñas ecuaciones, cada vez es más difícil. Nadie puede negar la belleza de poder derivar el comportamiento de los fluidos desde el Teorema de transporte de Reynolds, el supuesto de fluido Newtoniano, los principios de conservación de la energía y la cantidad de movimiento, la ecuación de continuidad, pero irremediablemente terminamos en un punto donde aparecer Navier-Stokes y sólo nos queda la habilidad de resolver casos particulares y para el resto sólo el consuelo de simular en un computador.

Lo mismo en la Hidrología si estamos acostumbrados a que desde los principios de conservación de la energía y la cantidad de movimiento, la ecuación de continuidad podamos derivar resultados, pero luego aparecen las estadísticas para apoyarnos con las variables meteorológicas de entrada y ahora recientemente está apareciendo la Hidrología Computacional que nos da un nuevo enfoque para abordar los problemas.

Mi conclusión de ciencia ficción:

En resumidas cuentas ese «proceso iterativo infinito» del desarrollo de las ciencias, donde vamos a ir resolviendo los problemas que nos plantea el universo, en ciclos de Integrar-Derivar con retroalimentación, donde tenderemos a aprender mucho y las computadoras serán un buen catalizador de ese aprendizaje, pero nunca lograremos entender por completo como funciona el Universo.

Disclaimer: Yo sólo soy un estudiante con inquietudes sobre estos temas, lo escrito aquí no tiene ninguna validez científica.

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