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La singularidad es una religión

Leo por ahí que la idea de la singularidad, que incluye la predicción de que la evolución de la (mal llamada) inteligencia artificial superará y hará obsoletas las capacidades de la inteligencia humana, es una religión.

O sea, en último término, la consecuencia de un acto de fe: el de la capacidad de quienes la defienden de crear una tecnología que supere las facultades que hasta ahora considerábamos exclusivas de los humanos.

O, si se prefiere, una consecuencia del cientificismo, la ideología que sostiene que la ciencia es el único modo válido de entender el mundo y resolver problemas sociales.

Me parece razonable. De hecho, la confianza ilimitada de muchos en el poder de la ciencia y de la tecnología es también una creencia basada en un acto de fe. O, si se prefiere, no pasa de ser una hipótesis de trabajo. Puede parecer plausible, porque la ciencia y el método científico han generado respuestas a muchos retos teóricos y prácticos. Pero no es demostrable que sean aplicables a todos los retos presentes y futuros.

«Los seres humanos siembre han construido mitos colectivos, con el objetivo de cohesionar, controlar y dar un sentido a su experiencia compartida. Los mitos nos guían, nos inspiran y nos permiten vivir en un universo que en último término es incontrolable y misterioso. Pero también pueden cegarnos ante las necesidades reales urgentes. […] La religión de la tecnología es uno de esos mitos.»

(David Noble, «La religión de la tecnología«).

Desde siempre hay quienes han instrumentalizado las religiones como instrumentos de poder sobre la conciencia y los comportamientos de personas y sociedades. Lo cual obliga a preguntarse si la religión de la singularidad se basa en un acto de buena fe, o es simplemente un instrumento interesado para acumular riqueza y poder. Más aún cuando quienes con mayor entusiasmo defienden la idea de la singularidad (p.e. la Singularity University) son los mismos que promocionan empresas exponenciales cuyo éxito, por la misma idea de exponencialidad, es alcanzar posiciones de oligopilio en sus mercados.

Conclusión. No perdamos la fe en la ciencia, pero desconfiemos de los ‘ultras de la ciencia’. Uno de ellos escribía hace poco en El País que «la ciencia siempre acaba destruyendo las creencias«. Una afirmación muy radical que sin embargo no deja de ser una creencia sin base científica. 

Para acabar. En ocasión de su 150 aniversario, la prestigiosa revista científica Nature ha publicado algunas reflexiones muy interesantes sobre el presente y futuro de la ciencia. Las recomiendo (y tal vez las comente en el futuro).

 

Juan Arnau es un crack

Juan Arnau es astrofísico y filósofo. Publica en Atalanta. Copio, sin comentarios, del final de su último libro: «La fuga de Dios«:

«En el mundo moderno, el universo se construye desde abajo; es un universo evolutivo que va de lo simple a lo complejo, y su método expositivo es la inducción, esa herramienta lógica que va de lo particular a lo general.

En el mundo antiguo ocurría lo contrario: el universo se construía desde arriba, iba de lo general a lo particular, deductivamente.

Para la modernidad, el mundo es un ascenso, una evolución. En la Antigüedad era un descenso, un venir ‘de’ para regresar ‘a’. Ambas genealogías van en sentidos opuestos, pero sospecho que son complementarias […] Si juntamos ambas perspectivas y renunciamos a convertirlas en ídolos, no queda sino el ahora atento.»

La atención, como la más propia de nuestras herramientas. La única, quizá.

 

eSTEMos al tanto

Asistí de oyente a una reunión de una patronal de empresas convocada con la temática de incentivar las vocaciones STEM (Science, Technology, Engineering, Math) en las escuelas.

Habiendo sido yo mismo el sujeto de una voación STEM precoz (tuve la fortuna de licenciarme y doctorarme en Física), creo que puede afirmar con un cierto conocimiento de causa que los ponentes (sin duda bien intencionados) no consiguieron generar demasiado entusiasmo con sus propuestas a favor de las STEM.

Por el contrario, incluyeron argumentos que me parecen desencaminados, si no directamente peligrosos.

  1. En primer lugar, basándose en estudios que indican que las vocaciones STEM se consolidan ya hacia los 14 de años de edad, se propuso promocionar activamente las STEM a partir de los 10 años.
  2. En la práctica, las propuestas mostradas de promoción de las STEM se centraban en exclusiva en la tecnología informática, con énfasis en enseñar a programar. Ni una sola mención a las Ciencias (Física, Química, Ciencias de la vida) ni a las Matemáticas. El aprendizaje de las ciencias amplía las perspectivas mentales. La programación, por su propia naturaleza y orientación, las reduce. Promover el aprendizaje de programación como paradigma de STEM es reduccionista, demagógico y en mi opinión perjudicial.
  3. Tampoco hubo ninguna mención a la conexión necesaria entre las Ciencias (que generan respuestas) y las Humanidades (que estimulan preguntas oportunas).

Cabría además ver con reticiencia los intentos de las empresas de influir en los contenidos escolares, que se cuestionan también en The New York Times («How Silicon Valley Pushed Coding Into American Classrooms«). Más aún cuando las mismas empresas proclaman que en esta época de cambios acelerados no se puede predecir cómo serán los modelos de negocio a diez años vistos, y que muchas de las profesiones que imperarán en esa época están todavía por inventar. Si eso es así, y probablemente lo sea, no deja de resultar un punto paradójico su intento de influir en las escuelas con argumentos de futuro.

Para conversar sobre la ciencia

Dos videos que bien pueden motivar una conversación sobre ciencia.

No creo ser el único fascinado por el péndulo de Newton.  ¿Por qué se comporta como lo hace? ¿Funcionaría si cada bola colgaran de un hilo en lugar de dos? ¿Por qué funciona mejor con dos hilos? ¿Qué juego popular se basa en el mismo principio físico que el péndulo de Newton? ¿Cómo nos ayuda el péndulo a explicar la función del reposacabezas en los automóviles?

Un video sobre una variante del péndulo de Newton. ¿Por qué funciona como lo hace?

Si no tiene capacidad de predicción, ¿es ciencia?

Imagen: Christian Schnettelker

Leo en La Vanguardia una entrevista con Jean Tirole, Premio Nobel de Economía.

Me interesa y sorprende su titular:

«Los economistas no son buenos en previsiones

Siempre había entendido que lo que caracteriza a una disciplina científica es su capacidad de predicción. Por eso no estoy seguro de a dónde apunta el profesor Tirole con su afirmación.

Una posibilidad es que insinúe que tal vez la Economía (la denominada ‘ciencia económica‘) no debería ser considerada como ciencia. Como mínimo, no en el mismo sentido que la Física, por ejemplo.

No sería el único apuntando en esa dirección. En su libelo  «La economía no existe«, Antonio Baños escribía, creo que más en serio que en broma, que la economía, “si fuera una ciencia, sería la ciencia del ya veremos”. En la misma línea, para el autor del muy recomendable «Economía para el 99% de la población»,

La economía nunca podrá ser una ciencia en el sentido en que lo son la química o la física […] en particular porque los seres humanos —a diferencia de las moléculas químicas o los objetos físicos— tienen voluntad propia y libre albedrío”.

Hay otras interpretaciones posibles. Pudiera ser que el comentario de Tirole no apuntara a la Economía, sino a la capacidad de predicción de los economistas. Un grupo social entre el que, citando a The Economist, «no abundan los intelectos humildes y pragmáticos«.

Aunque también puede ser que todo lo anterior sea una disquisición originada por la sensación creciente de que quizá nos convenga una mirada colectiva a los límites de las ciencias (no sólo de la Economía) y a las limitaciones de algunos científicos. Tema para próximas entradas.

 

 

Un divertimento sobre ciencia, memoria y capacidad de computación

Un divertimento sobre ciencia sin necesidad de memoria ni capacidad de computación. Que puede leerse también como una alegoría sobre cómo, enfrentado a un pequeño problema científico,  alguien mentalmente perezoso, o poco inteligente, o echado a perder por la informática o simplemente no interesado por la verdadera ciencia puede no tener otra iniciativa que recurrir a los ordenadores.

Supongamos (querido lector, se trata sólo de un divertimento) que alguien le propone encontrar la suma de los (digamos) 3 primeros números impares. No tendrá dificultad para llegar a la única respuesta válida: 1 + 3 + 5  = 9.

Supongamos ahora que el reto fuera obtener la suma de (digamos) los 121 primeros números impares. ¿Qué haría usted? Hay más posibilidades de las que parece a primera vista.

Enfoque #1: Fuerza bruta.

Escriba los 121 números en una hoja de papel y súmelos (para lo cual, lamentablemente, más de uno y más de dos necesitarán usar una calculadora).

Se trata, como es obvio, de un enfoque para nada científico. La naturaleza de la ciencia es «generar y organizar conocimiento en forma de explicaciones verificables y predicciones» sobre los temas de los que trata. Lo cual claramente no sucede en el caso que nos ocupa. Porque el enfoque a base de fuerza bruta no ayuda para nada a predecir el resultado de sumar, por ejemplo, los 375 primeros números impares, supuesto que ello llegara a interesarnos.

Ante esta situación, no faltará quien proponga recurrir a la capacidad de cálculo de los ordenadores, dando así lugar al

Enfoque #2: Fuerza bruta informática.

Cualquiera mínimamente versado en el uso de una hoja de cálculo tendrá muy poca dificultad en colocar los 121 primeros números impares en una hoja y utilizar la función SUMA() para sumarlos (La dificultad será algo menor si toma en cuenta que la diferencia entre dos números impares consecutivos es igual a 2).

Voilà. Ha encontrado una solución técnica, pero no científica. Con un mínimo esfuerzo añadido, podrá calcular también la suma de los 375 primeros números impares. Y con un poco más de habilidad, generar una hoja que admita como parámetro el número de números impares cuya suma se nos ocurra pedirle, y calcularla al instante. Pero este enfoque, como el anterior, no es capaz de generar ni una explicación ni una predicción de los resultados. No es científico.

Enfoque #3. Una observación atenta, cuidadosa e inteligente.

Los buenos científicos tienen el buen hábito de, antes de aplicar la fuerza bruta, intentar encontrar respuestas sencillas a versiones simplificadas de los retos a los que se enfrentan. Con la esperanza, que muchas veces resulta cumplida, de que ello les proporcione pistas sobre la solución a los casos más complicados.

Adoptando este enfoque se obtiene de inmediato el sorprendente resultado de la figura. La suma de los tres primeros números impares es precisamente tres al cuadrado. Igualmente para los cuatro primeros impares, y para los cinco, y para …

Lo esperable es que, llegado a este punto, el científico proponga una hipótesis (o teorema, si se trata de un matemático): La suma de los ‘n’ primeros números impares es igual a ‘n’ al cuadrado. (El personaje de la fuerza bruta informática se apresurará probablemente a verificar que el ordenador confirma esta hipótesis. Pero ya hemos quedado en que no se trata de un científico).

A partir de este punto se abren dos ramas de pensamiento científico, ambas igualmente útiles pero radicalmente distintas.

Enfoque #4. Visualización creativa.

La idea es, en lugar de pensar sobre los números, apoyarse en una realidad que los represente, como los circulitos de la imagen. La combinación de una observación atenta y un poco de reflexión desvela por qué la suma de un cierto número de impares genera un cuadrado perfecto. Sin necesidad de continuar dibujando, vemos que para generar el siguiente cuadrado de cinco unidades tendríamos que añadir precisamente 9 círculos. Lo cual, además de confirmar la hipótesis, proporciona una (preciosa) explicación (que debería dejar entre asombrado y boquiabierto al personaje de la hoja de cálculo).

Podría ser suficiente. Pero acabaré mencionando dos enfoques alternativos para quienes tengan una mínima querencia por las matemáticas.

Enfoque #4. Inducción.

Con las definiciones de la imagen, el objetivo es, partiendo de la hipótesis de que S(n) = n**2, demostrar que S(n+1) = (n+1)**2.

Lo cual requiere sólo un mínimo de álgebra elemental:

En el lenguaje científico, este tipo de estrategia se conoce como demostración por inducción. Un enfoque que el lector entusiasta puede utilizar para demostrarse fácilmente que «cualquier número natural mayor que 1 es el producto de como mínimo dos números primos«.

Enfoque #6. Álgebra.

Dejo para el lector entusiasta rellenar los huecos de la demostración algebraica esbozada en la imagen, para lo cual no necesitará más que recursos elementales de matemáticas de bachillerato.

 

Fin del divertimento.

Quizá me entretenga, con mayor probabilidad si alguien me lo pide, en buscar otros ejemplos interesantes de ciencia que no necesiten ni memoria ni capacidad de computación.

Hemos de dar más valor a lo humano

Entiendo esta viñeta de El Roto en El País como una llamada a clarificar nuestros valores en la mirada al triple terreno de la tecnología, el progreso y la esencia de la naturaleza humana.

Una llamada de atención que propician titulares como éste: «Science Has Outgrown the Human Mind and Its Limited Capacities«. (La ciencia sobrepasa la mente humana y sus capacidades limitadas).

El punto de partida del articulista es que «la ciencia está en medio de una crisis de datos» y que «una estrategia prometedora es integrar máquinas e inteligencia artificial en el proceso científico», porque «las máquinas tienen más memoria y una capacidad de computación mayor que el cerebro humano.»

Sin embargo, no es para nada evidente que la memoria y la capacidad de computación sean imprescindibles para la ciencia. Como mínimo para que la Wikipedia define como «una actividad sistemática que genera y organiza el conocimiento en forma de explicaciones verificables y predicciones sobre el universo». (Un contraejemplo en una próxima entrada).

A lo que tal vez apunta el articulista es que el volumen de la producción de los científicos (o de quienes se autocalifican como científicos) ha crecido más allá de la capacidad de lectura, de asimilación y de comprensión de un individuo. Pero pudiera ser que la crisis a la que se refiere no sea consecuencia de un exceso de datos sino de una mala selección de buenas preguntas.

Sabemos que situaciones de este tipo se dan en otros ámbitos.

  • En el ámbito del Big Data, por ejemplo, se evidencia que es cada vez más importante saber qué preguntar y para qué.
  • Los medios generan un exceso de informaciones, algunas de las cuales no deberían ser noticias y otras no tendrían por qué interesarnos. Lo razonable no es intentar procesarlas todas, con o sin ayudas de inteligencia artificial. Lo sano y sensato es tener una conciencia clara de la naturaleza de las informaciones que debemos estar abiertos a sintonizar y de aquellas de las que es mejor ignorar incluso la existencia. Lo cual, corregido y aumentado, se aplica también a las redes sociales.

Por contra, por citar sólo un ejemplo, la publicación de Einstein en 1905 sobre la teoría de la relatividad no hace referencia a ningún dato experimental. No hacía falta, porque la base su investigación no era analizar datos, sino plantearse buenas preguntas. Sobre las que trabajó, dicho sea de paso, recurriendo a la creatividad y no a la computación.

No dejemos que nos engañen. La tecnología, incluyendo la inteligencia artificial y los robots, sólo proporciona respuestas. Sin desvelar a menudo la ‘pregunta poderosa(¿Para Qué?) a la que responde su existencia. Creo que está en la esencia del ser humano la capacidad y la responsabilidad de formular preguntas pertinentes. Por eso me irrita y a la vez preocupa constatar los esfuerzos cada vez más visibles de quienes se esfuerzan en menospreciar las capacidades de los humanos para (sobre)vender mejor las prestaciones de sus artefactos. No deberíamos perder esta batalla.

 

La filosofía es necesaria para entender la ciencia

«Los modelos matemáticos – nos cuentan en el video adjunto – nos proporcionan imágenes bonitas y fáciles de digerir acerca de cómo funciona el Universo […] Pero debemos tener cuidado sobre el valor que damos a estos modelos en nuestro pensamiento […] El modo en que describimos el mundo influencia cómo creemos que es el mundo. Incluso cuando hay otros modos igualmente correctos de describir el mundo que emplean imágenes totalmente distintas de las nuestras.

[youtube https://www.youtube.com/watch?v=lHaX9asEXIo&w=800&h=450]

¿Por qué llamar la atención sobre ello? Porque, citando a Marcelo Gleiser, el análisis de los límites de la ciencia es muy necesario cuando la arrogancia en la especulación científica es manifiesta. De que haya leyes de la naturaleza no se deduce directamente, que todo lo que sucede obedezca a leyes naturales. La suposición de que sólo es genuino el conocimiento científicamente asegurado y formulado en un lenguaje supuestamente experto es sólo eso, una suposición que no puede probarse científicamente.

Reflexiones de este tipo parecen especialmente necesarias en el terreno de la neurociencia. Observamos que es cada vez más frecuente que se describa el cerebro como una máquina, o al ser humano como un complejo procesador de información. Quizá sólo porque falta imaginación para pensar de otro modo. Quizá porque, como apuntaba Jaron Lanier, interesa a algunos degradar a las personas para que los ordenadores parezcan más potentes.

Me anima leer a alguien como Seth Godin escribir así sobre (los límites) de la ciencia:

«La ciencia es un proceso. No se trata de pretender que tiene la respuesta correcta; solamente que es el mejor proceso para acercarse a la respuesta correcta.»

Creo que más de un científico, y sobre todo más de un pseudo-divulgador de la ciencia o divulgador de la pseudo-ciencia podrían aprender de él algo más que marketing.

Continuará.

La fe en la ciencia es también un acto de fe

Es cada día más frecuente encontrar quien describe como VUCA (Volátil, Incierto, Complejo, Ambigüo) el mundo en que vivimos.

Es posible que no quede otro remedio que acostumbrarnos a vivir de forma permanente en este estado de volatilidad, incertidumbre y ambigüedad (doy por sentado que la complejidad ha llegado para quedarse).

Pienso, sin embargo, que una gran mayoría de las personas prefieren (como mínimo en alguna medida) la estabilidad, la certidumbre y la claridad. Pero cada vez está menos claro cómo conseguirlas, de qué recurso o recursos echar mano.

Quizá el más tradicional sea la religión y la fe en la religión. Pero está cada vez menos de moda. Para otros, la ciencia, la tecnología y el progreso basado en el desarrollo científico y tecnológico será la solución de todas las incertidumbres. Dos puntos de vista que a menudo se contraponen.

Un artículo reciente sobre la posverdad proporciona un ejemplo ilustrativo.  Al hilo de la confrontación entre datos y posverdad, el articulista se pregunta:

«¿Nos podrán salvar los números de la posverdad?»

Y se responde:

«Desde luego, pero que lo hagan dependerá de que logremos ilustrar a la gente. De que convenzamos al mundo de que debe entender la matemática y la ciencia. De que enseñemos a los maestros a enseñar a los alumnos a pensar de forma racional, inteligente y creativa. De que construyamos una sociedad abierta que adopte la razón como guía.»

El peligro que denuncia es que «muchas veces las certezas tienen más que ver con la fe que con la realidad», y que «la fe es irracional».

Afirmaciones a las que se pueden oponer dos réplicas:

  • Si la fe, en lo que sea, existe, es que forma parte de la realidad. La existencia de la fe es una certeza.
  • La fe en la ciencia y en la tecnología no deja de ser también un acto de fe.

La segunda me parece más fundamental y evidente, por más que los más apegados al materialismo científico se empeñen (de modo quizá no consciente) en ignorarlo. Traduzco de un artículo en una publicación para nada anti-científica como Wired:

«Esta es la naturaliza de la ciencia. Nunca ‘prueba’ nada de forma definitiva. Todo lo que la ciencia puede hacer es ofrecer la mejor respuesta usando un modelo basado en los datos disponibles […] La ciencia no puede probar que el modelo sea cierto, pero puede probar que no lo es […] Por ello nunca me ha gustado el término ‘hecho científico’ o la frase ‘La ciencia prueba que …’. Entiendo lo que la gente quiere decir con ello, pero no es como la ciencia funciona.»

¿Cómo funciona pues la ciencia? Copio de un libro de una física mediática (negrillas añadidas).

«Los científicos tratar de imaginar objetivamente cómo suceden las cosas y qué marco físico podría explicar lo que observan. Quienes trabajan en la ciencia tratan de evitar que las limitaciones o los prejuicios humanos nublen la imagen de modo que puedan confiar en sí mismos para obtener una comprensión no sesgada de la realidad.»

Creo que, además de lo improbable de la imaginación objetiva, es evidente que este párrafo contiene, aparte de un acto de fe en la ciencia, uno añadido acerca de la capacidad de los científicos de evitar limitaciones y prejuicios humanos, empezando por los suyos propios. De hecho, según otro artículo en Wired,

«Investigadores la Universidad de Yale han demostrado que las personas con un nivel alto de educación son las más inquebrantables en sus convicciones.»

Concluyendo. La insistencia de algunos científicos, basándose en su inquebrantable fe en la ciencia, en contraponer fe y ciencia me parece no sólo contradictoria, sino poco científica.

Yo no soy mi cerebro y mi cerebro no es como un ordenador

“We see the world not as it is, but as we are──or, as we are conditioned to see it.” (Stephen Covey)

Una consecuencia de los innegables avances en la (mal) llamada inteligencia artificial es propiciar la reflexión acerca de la mente humana, de la naturaleza de la inteligencia natural y del rol del cerebro en la manifestación de esta inteligencia.

Desafortunadamente, mucho de lo que se publica al respecto evidencia la enormidad de la brecha que existe entre la visión cinetífico-materialista y la filosófico-humanista.

Por ejemplo, Javier Sampedro se refiere en El País a «la evidencia aplastante de que nuestra mente no es más que una colección de átomos.» No da pistas de esa evidencia, ni ofrece tampoco argumentos convincentes de cómo “una simple colección de átomos” es capaz de concebir avances científicos como, por ejemplo, la mecánica cuántica.

Menos aún podrá ese articulista argumentar cómo la simple colección de átomos que es su mente puede concebir que ella misma no es más que una simple colección de átomos. En cuyo caso ya no es tan simple, porque es una colección que tiene además alguna conciencia de su propia naturaleza.

El artículo «Is the Brain More Powerful Than We Thought?» proporciona otro ejemplo interesante. Según investigaciones recientes en UCLA, podría ser que las dendritas tuvieran en el funcionamiento del cerebro un papel más importante del hasta ahora contemplado. La consecuencia sería que «la capacidad de computación del cerebro sería 100 veces mayor de lo que habíamos pensado.»

Mi intuición es que a lo que realmente apunta esta investigación es a la posibilidad de que el ‘marco  mental‘ que asimila el cerebro a un ordenador sea equivocado. Posiblemente también lo sean los intentos de utilizar ordenadores para entender el funcionamiento del cerebro (más sobre éso en una próxima entrada). Quizá la realidad exceda a las capacidades de la computación, y lo que sucede es que, como dice el aforismo, cuando uno sólo tiene un martillo todo lo que ve le parecen clavos.

Una posibilidad a la que apunta desde el lado de la filosofía el notable libro de Markus Gabriel, del que reproduzco la portada. Una lectura que pienso debería ser obligada para cualquiera interesado en salvar la brecha entre ciencia y humanidades a la que me refería al principio. Me limitaré a reproducir algunos de sus puntos de partida, que en el resto del libro se desarrollan y fundamentan :

  • «La mente humana no es un fenómeno puramente biológico.»
  • «Somos seres espirituales que no pueden ser plenamente entendidos si se intenta basar nuestra imagen humana en el modelo de las ciencias naturales.»
  • «Los procesos hasta ahora solo esbozados para delegar nuestro autoconocimiento a las disciplinas científicas de nueva creación son ideológicos, y por tanto fantasías equivocadas.»

Una obra ambiciosa y atrevida, que muestra la diferencia entre un enfoque filosófico que aspira a entender y el de las ciencias naturales que se limitan a explicar.

 

 

 

 

 

Límites de lo que sabemos y podemos saber

Sin títuloEn La Contra de La Vanguardia conversan con un astrofísico catalán exilado sobre su descubrimiento del Planeta Próxima b, que tal vez sería habitable.

El diálogo incluye el siguiente intercambio:

«¿Dónde está exactamente? En la constelación de Centauro […] Es una estrella enana roja y está a 4,22 años luz de nosotros.»

Lo cierto es que lo único que podemos saber es cómo y dónde estaba hace 4,22 años. Y que tardaremos 4,22 años en saber cómo está ahora. Probablemente los modelos de los astrofísicos les lleven a prever que en el mismo sitio y en una condición parecida a la actual. Pero no podrán estar realmente seguros hasta que alguien lo verifique. ¿O sí?

Puede parecer una observación puntillosa sobre un pequeño detalle. Pero de vez en cuando parece conveniente tomar conciencia de que el conocimiento científico tiene sus límites.