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#LaVozDeLosExpertos
Esta semana hubo una segunda ola de información sobre el sistema de inteligencia artificial, machine learning (aprendizaje de máquinas) de Facebook, cuyas computadoras se inventaron su propio idioma. Las notas fueron un tanto clickbait, sabían que el humano puede sentirse traicionado por su herramienta tecnológica favorita. Lo cierto es que el que las computadoras con machine learning inventen su propio lenguaje no es extraño.
Con las palabras empezamos a dejar un rastro, como migajas en el piso, pero de memorias que quedan para que otros las sigan. El símbolo que evoluciona como la herramienta tecnológica del lenguaje escrito. Pero para mejor entender este tema vayamos un poco al pasado, cuando el aprendizaje humano era más básico.
Marcas, imágenes, pictografías, petroglifos, todas estas formas evolucionaron y se fueron volviendo más abstractas hasta pasar de la representación de cosas a la representación de un lenguaje hablado. Una clara progresión entre pictográfico, escribir la imagen, a ideográfico, escribir la idea, a logográfico, escribir la palabra.
Samuel Bulter bien llegó a decir que: “El símbolo escrito se extiende de forma indefinida, como el tiempo y el espacio, el rango en el que una mente se puede comunicar con otra. Le da al escritor una vida limitada por la duración de la tinta, el papel, y los lectores, a diferencia de lo que da su cuerpo de carne y hueso”. El problema con los humanos es que queremos que una máquina utilice nuestra mejor tecnología, el símbolo escrito, para negociar, pero no es la óptima para una computadora y, con lo buenas que son para seguir órdenes la máquina de Facebook solo hizo eso.
Lo que se le pidió al machine learning de Facebook fue negociar. Un grupo de computadoras utilizó una base de datos de conversaciones de humanos como base de su aprendizaje (como un niño viendo negociar a varios grupos de adultos). Luego se le informó que diferentes objetos tenían diferentes valores, por ejemplo libro 5, manzana 2, pluma 1, y con esas variables se les pidió negociar entre ellas, sin parar, pero lo más importante: siempre de forma escrita, en inglés.
Es ahí donde se confunde que inventaron un idioma, en realidad hicieron lo que se les pidió, y no fue muy brillante en su negociación. Básicamente empezaron a optimizar el idioma, utilizaban palabras en inglés que no tenían sentido lingüístico, pero si numérico, acelerando el proceso de negociación. Porque son buenas con números, no con ideografías, de hecho son aún mejores con pictografías (distinguir una imágen y asignarle un valor).
Lo más interesante de este experimento es que aprendió a mentir. Fue capaz de mostrar cero interés por el objeto de mayor valor, para luego negociar con algo de menor valor. La diferencia es que un humano busca su satisfacción, que el entorno nos de lo que queremos, pero las computadoras dan lo que les pedimos.
Cuando el lenguaje se vuelve entretenimiento vemos a niños encontrar formas lúdicas como hablar en efe o inventar códigos para hablar en secreto. En el humano es normal inventar palabras, y ya no digamos acrónimos (enfermedad lingüística del siglo XXI), pero no lo esperábamos de una máquina negociadora.
Tal vez la idea de comunicarnos de manera directa con las máquinas no sea una locura. Al final podríamos ahorrarnos más de 100 mil años de esfuerzos comunicativos. Pero, ¿conectados al Oasis?
Esta semana hubo una segunda ola de información sobre el sistema de inteligencia artificial, machine learning (aprendizaje de máquinas) de Facebook, cuyas computadoras se inventaron su propio idioma. Las notas fueron un tanto clickbait, sabían que el humano puede sentirse traicionado por su herramienta tecnológica favorita. Lo cierto es que el que las computadoras con machine learning inventen su propio lenguaje no es extraño.
Con las palabras empezamos a dejar un rastro, como migajas en el piso, pero de memorias que quedan para que otros las sigan. El símbolo que evoluciona como la herramienta tecnológica del lenguaje escrito. Pero para mejor entender este tema vayamos un poco al pasado, cuando el aprendizaje humano era más básico.
Marcas, imágenes, pictografías, petroglifos, todas estas formas evolucionaron y se fueron volviendo más abstractas hasta pasar de la representación de cosas a la representación de un lenguaje hablado. Una clara progresión entre pictográfico, escribir la imagen, a ideográfico, escribir la idea, a logográfico, escribir la palabra.
Samuel Bulter bien llegó a decir que: “El símbolo escrito se extiende de forma indefinida, como el tiempo y el espacio, el rango en el que una mente se puede comunicar con otra. Le da al escritor una vida limitada por la duración de la tinta, el papel, y los lectores, a diferencia de lo que da su cuerpo de carne y hueso”. El problema con los humanos es que queremos que una máquina utilice nuestra mejor tecnología, el símbolo escrito, para negociar, pero no es la óptima para una computadora y, con lo buenas que son para seguir órdenes la máquina de Facebook solo hizo eso.
Lo que se le pidió al machine learning de Facebook fue negociar. Un grupo de computadoras utilizó una base de datos de conversaciones de humanos como base de su aprendizaje (como un niño viendo negociar a varios grupos de adultos). Luego se le informó que diferentes objetos tenían diferentes valores, por ejemplo libro 5, manzana 2, pluma 1, y con esas variables se les pidió negociar entre ellas, sin parar, pero lo más importante: siempre de forma escrita, en inglés.
Es ahí donde se confunde que inventaron un idioma, en realidad hicieron lo que se les pidió, y no fue muy brillante en su negociación. Básicamente empezaron a optimizar el idioma, utilizaban palabras en inglés que no tenían sentido lingüístico, pero si numérico, acelerando el proceso de negociación. Porque son buenas con números, no con ideografías, de hecho son aún mejores con pictografías (distinguir una imágen y asignarle un valor).
Lo más interesante de este experimento es que aprendió a mentir. Fue capaz de mostrar cero interés por el objeto de mayor valor, para luego negociar con algo de menor valor. La diferencia es que un humano busca su satisfacción, que el entorno nos de lo que queremos, pero las computadoras dan lo que les pedimos.
Cuando el lenguaje se vuelve entretenimiento vemos a niños encontrar formas lúdicas como hablar en efe o inventar códigos para hablar en secreto. En el humano es normal inventar palabras, y ya no digamos acrónimos (enfermedad lingüística del siglo XXI), pero no lo esperábamos de una máquina negociadora.
Tal vez la idea de comunicarnos de manera directa con las máquinas no sea una locura. Al final podríamos ahorrarnos más de 100 mil años de esfuerzos comunicativos. Pero, ¿conectados al Oasis?
