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

La força computacional bruta no pot resoldre els problemes del món. Shyam Sankar, innovador en la recerca de data explica per què resoldre grans problemes (com trobar terroristes o identificar grans tendències ocultes) no es qüestió de trobar l'algoritme adequat, sinó de trobar la correcta relació simbiòtica entre la computació i la creativitat humana.

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)