Tecnología “rompedora”

Cada año, la MIT Technology Review, buque insignia del esfuerzo editorial en el ámbito de la divulgación que se realiza desde uno de los hubs de innovación más reconocidos a nivel mundial, publica una lista de 10 tecnologías “rompedoras” que, a su juicio, merecen una atención especial, aunque solo sea para reconocer el talento que sus creadores y promotores han puesto en su desarrollo.

Leyendo las de este año, he querido traer aquí tres que me han llamado especialmente la atención al recordarme, onemoretime, la relevancia que va cobrando la característica “rastreabilidad” de este complejo contexto sociotécnico en el que desarrollamos nuestra vida cotidiana, tecnificada y doblemente digital.

Enunciada como parte integrante de un modelo conceptual complejo, el Nuevo Entorno Tecnosocial (NET), por Fernando Sáez Vacas, esta propiedad de “rastreabilidad” responde a la percepción que puede tener cualquiera al respecto de la posibilidad de seguir nuestras acciones en la Red: “las acciones instrumentales en la Red Universal Digital, realizadas con o sin intervención humana, dejan una huella digital, bien porque emitan una señal (p. ej. teléfono móvil o cualquier otro dispositivo de radio), bien porque la operación sea o pueda ser registrada, en su totalidad o en parte, en alguna memoria (p. ej., una transacción de banca electrónica desde un ordenador personal, cualquier transacción económica realizada por medio de tarjeta de crédito o débito, un mensaje de correo electrónico, el acceso a una página web,…), etcétera. En teoría, todas estas acciones son rastreables, es decir, crean un rastro detectable, que permite identificar, y en su caso localizar, contando con los conocimientos técnicos y los recursos tecnológicos adecuados, al sujeto humano o maquinal de la acción, abriendo la puerta a la posibilidad de romper su círculo de intimidad“.

Breakthrough Technologies 2013 - MIT Technology Review

Las tres “tecnologías rompedoras” que me devuelven a ese concepto son el Aprendizaje Profundo (‘Deep Learning‘), los Medios Sociales Temporales y los Macrodatos (Big Data) obtenidos a partir de teléfonos de bajas prestaciones y aplicados a la cooperación para el desarrollo. Cada una de ellas me lleva, al hilo del planteamiento que hacen los editores de la conocida revista, a una serie de consideraciones que creo útil someter al juicio del lector.

Cuando hablamos de ‘Deep Learning‘ los colegas del gremio saben que volvemos a los años noventa del siglo pasado y a la última época brillante de la Inteligencia Artificial; y que hablamos, dicho rápido y mal, de una rama de lo que se conoce como ‘Machine Learning‘ que se basaba en el uso de diferentes niveles de “representaciones” para aproximarnos al aprendizaje automático. Una aproximación que los investigadores de AI adoptaban a partir de las teorías de los neurocientíficos cognitivos acerca del funcionamiento concretamente del neocórtex, supuestamente responsable de las funciones superiores y dividido en seis capas.

Esa es la teoría y el concepto. Lo que llama la atención a los ingenieros -“esos científicos raros a los que les gusta hacer cosas“-, no es tanto eso como la posibilidad de usar esa aproximación para construir un cerebro de verdad. Con esa posibilidad lucubraba Kurzweil, el conocido y excéntrico visionario e inventor que fichara por Google precisamente para hacer realidad su visión, plasmada en “How to Create a Mind“.

¿Por qué con Google? ¿Porque disponen de la capacidad masiva de cálculo que necesitan los algoritmos implicados en la simulación de diferentes capas de neuronas artificiales? En parte sí. Pero lo más relevante es el hecho de que los servidores y centros de datos distribuidos de este gigante de Internet atesoran “datos” masivos acerca del comportamiento humano que se pretende simular en una primera aproximación; y esos datos son fruto de una característica rastreabilidad de esa Red, que todos sabemos Universal y Digital.

La idea de disponer de medios sociales, en general, para la información, la relación y la comunicación, volátiles, capaces de preservar nuestra privacidad precisamente incorporando, como característica funcional, la posibilidad de definir el tiempo de “vida” de nuestros mensajes en la Red, es algo con lo que hemos especulado mucho tiempo. En este caso, la motivación de los editores de la revista es mucho más peregrina de lo habitual, sugiriendo como motivación la existencia de aplicaciones como Snapchat. Es obvio que las capacidades de usuarios y dispositivos para replicar y redistribuir las conversaciones y contenidos intercambiados en diferentes medios constituyen la base del desarrollo de un horizonte informativo que es, en esencia, trasmedia.

Considerando además los desafíos legales que la nube informática y los Macrodatos están provocando en el proceso de construcción de nuestra sociedad de la información, está claro que será el desarrollo social de una nueva “intimidad expuesta” lo que acabe por darle sentido a nuestra identidad digital, por encima de los elementos técnicos que vayamos poniendo para sostener este tinglado. No debemos olvidar que no hay nada más humano que la tecnología y que, por tanto, “lo más importante de las tecnologías son las personas“.

En el tercer caso, macrodatos y teléfonos móviles, la revista se refiere a una aplicación concreta que, más allá de su interés, que lo tiene, como caso de uso en la ayuda al desarrollo, nos debe llamar la atención sobre un hecho muy relevante que nos devuelve, una vez más, al concepto de rastreabilidad.

Estamos habituados, siendo España el país líder de Europa en la penetración de teléfonos inteligentes (smartphones), a reconocer el potencial de estos dispositivos, tanto como prótesis de su usuario, como parte de un entorno, un “ambiente” más “inteligente”, hablando de sus posibilidades como parte de un “hogar inteligente”, así como dentro de una “ciudad inteligente”. Es ahí donde adquiere este dispositivo doblemente digital (por su tecnología y su interfaz, que se relaciona con nostros a través de la punta de nuestros dedos) una capacidad especial para “sensorizar” la ciudad y a su ciudadanía.

Pero el caso de Kenia y el uso de dispositivos de bajas prestaciones (feature phones) para rastrear los efectos de la Malaria que nos cuentan en la MIT Technology Review nos hace pensar en la cantidad y diversidad de “rastros” que nuestra vida digital va dejando sobre la superficie electrónica de la Tierra.

Rastreabilidad y Macrodatos van unidos; y debemos aprender a diseñar en ese sentido nuestros instrumentos técnicos. Las oportunidades que vemos en esas tecnologías “rompedoras”, de las que estas tres son una muestra, emergen de un entorno complejo que debemos tratar como tal porque todo está conectado.

Foto: Simon Maina/AFP/Getty Images

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