Hubert Krivine<\/p>\n\n\n\n
Fuente: Kaos en la Red<\/a><\/p>\n\n\n\n La crisis de la Covid-19, junto con la crisis econ\u00f3mica subsiguiente, ser\u00e1 probablemente el suceso m\u00e1s destacado del siglo XXI. Y la inteligencia artificial (IA), de la que se esperaban toda clase de maravillas \u2013al menos en t\u00e9rminos de previsiones\u2013 ha permanecido muda. Esto no tiene nada de extra\u00f1o para nosotros: la IA no puede prever lo que no se ha producido nunca antes. La m\u00e1quina, cuando procede por inducci\u00f3n (es decir, por generalizaci\u00f3n), solo puede prever sobre la base \u2013sin duda gigantesca\u2013 de lo que ya ha sucedido. Caricaturizando un poco, para la m\u00e1quina lo que llegar\u00e1 ya ha llegado antes o ha estado a punto de llegar, y sin los datos masivos (big data<\/em>) no se habr\u00eda revelado nunca.<\/p>\n\n\n\n No existe ninguna definici\u00f3n consensual de la inteligencia ni de la persona, ni de la m\u00e1quina. Los aprendizajes de la m\u00e1quina y los del ser humano tienen similitudes y diferencias. La previsi\u00f3n por inducci\u00f3n tiene sus limitaciones: cualquiera que sea el volumen de los datos masivos, los datos del mundo real superan de lejos el volumen de su almacenamiento. Lo que ilustra la impotencia de la IA es el hecho de que el mapa (digital) no es el terreno. En cambio, el ser humano, m\u00e1s all\u00e1 de la inducci\u00f3n, puede hacer gala de intuici\u00f3n e imaginaci\u00f3n. Cosa que produce los Einstein y los Julio Verne.<\/p>\n\n\n\n En las llamadas ciencias duras<\/em>, como la f\u00edsica, el investigador puede aislar razonablemente su objeto de estudio del resto del universo y de su historia. Veamos dos ejemplos caricaturescos. 1)Los \u00e1tomos de ox\u00edgeno son todos id\u00e9nticos entre ellos, y as\u00ed es desde hace miles de millones de a\u00f1os. 2)Los juegos de go o ajedrez tienen un enorme n\u00famero de partidas posibles, infinitamente superior al n\u00famero de \u00e1tomos del universo, pero pueden aislarse de todo contexto. En este sentido, y \u00fanicamente en este sentido, plantean un problema simple<\/em>, que la IA sabe abordar con \u00e9xito. El mapa \u2013en este caso el tablero o el goban<\/em>\u2013 es sin duda el terreno.<\/p>\n\n\n\n Nada de esto es posible en las ciencias de la vida: en biolog\u00eda es imposible hacer abstracci\u00f3n del entorno y de su evoluci\u00f3n; en medicina, por ejemplo, no hay dos pacientes id\u00e9nticos. En fin, un virus no puede comprenderse independientemente de su historia y de su interacci\u00f3n con las c\u00e9lulas que infecta. Esto explica por qu\u00e9 el m\u00e9todo de inducci\u00f3n de la IA choca con sus l\u00edmites.<\/p>\n\n\n\n La IA, por tanto, no pod\u00eda prever la pandemia como puede hacer con respecto al consumo de margarina, la compra de autom\u00f3viles o el desarrollo de tumores cut\u00e1neos, pero una vez desencadenada la epid\u00e9mica, cab\u00eda esperar una buena previsi\u00f3n de su desarrollo mundial. Sin embargo, los institutos que utilizan la IA la hab\u00edan anticipado mal: solo algunas (raras) empresas1\/<\/strong><\/a> hab\u00edan avisado, antes que la OMS, de la extensi\u00f3n de semejante cat\u00e1strofe.<\/p>\n\n\n\n No obstante, la IA previ\u00f3 a menudo mejor la expansi\u00f3n de otras epidemias (dengue, chikungunya, c\u00f3lera, paludismo).2\/<\/strong><\/a> Esto subraya la fuerte dependencia de los resultados con respecto a la calidad de los datos masivos. Por un lado, ahora parece estar claro que el gobierno chino \u2013por mucho que hubiera transmitido con notable celeridad la secuenciaci\u00f3n del virus\u2013 hab\u00eda trucado los datos epidemiol\u00f3gicos; por otro lado, el conocimiento de los intercambios por la internet china controlada por la censura no resulta tan f\u00e1cil y por tanto es menos rico y sin duda est\u00e1 sesgado. Los datos brutos son un mito: siempre es preciso contextualizarlos.<\/p>\n\n\n\n En una enfermedad normal<\/em>, se pasa del conocimiento de la enfermedad al de la persona enferma. En este caso, es m\u00e1s bien el camino inverso el que hemos de recorrer. Gracias a una colaboraci\u00f3n internacional, ahora disponemos de una masa colosal de datos sobre los y las pacientes; para transformar estos datos en informaci\u00f3n sobre la enfermedad, la IA ser\u00e1 un \u00fatil indispensable. Por ejemplo, el papel protector de la nicotina, si se confirma, informar\u00eda sobre la naturaleza de los receptores celulares del virus. Otro ejemplo: es sabido que en EE UU las minor\u00edas (latina, negra) son m\u00e1s susceptibles de infectarse. Correlaci\u00f3n no es casualidad; de inmediato se piensa que su estado de salud medio est\u00e1 m\u00e1s deteriorado que el del resto de la poblaci\u00f3n y que llevan a cabo sin protecci\u00f3n los trabajos m\u00e1s arriesgados. Sin embargo, \u00bfes posible que tras esta evidencia subyazca un elemento gen\u00e9tico que influya de modo m\u00e1s marginal?3\/<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n Una infinidad de otras cuestiones permanecen abiertas: la influencia de las patolog\u00edas previas, de la edad, del sexo, del grupo sangu\u00edneo, de las vacunas anteriores, del tabaquismo, etc. Todo esto requiere un an\u00e1lisis minucioso, que necesariamente abarcar\u00e1 enormes cohortes de datos. Tambi\u00e9n en este terreno har\u00e1 falta una reflexi\u00f3n humana para discernir cu\u00e1les pueden ser los factores de confusi\u00f3n, es decir, las correlaciones no causales. Lo mismo ocurre con la evaluaci\u00f3n de la eficacia de los tratamientos, ya que se trata de una enfermedad que experimenta una regresi\u00f3n en la inmensa mayor\u00eda de los casos. Queda finalmente la duraci\u00f3n y la eficacia de la inmunidad procurada por la enfermedad, cuesti\u00f3n importante de cara a las posibilidades de futuras vacunas. \u00bfPor qu\u00e9, en el plano internacional, los pa\u00edses pobres \u2013donde el confinamiento parece imposible y el sistema sanitario es deficiente\u2013 parecen ser los menos afectados, al menos de momento? \u00bfLa juventud de la poblaci\u00f3n y la ausencia de estad\u00edsticas fiables son explicaciones suficientes? En cambio, en el plano nacional, los sectores m\u00e1s pobres son los m\u00e1s afectados.<\/p>\n\n\n\n Para descubrir un tratamiento,4\/<\/strong><\/a> la IA puede operar de forma relativamente emp\u00edrica, buscando compuestos que se hayan empleado con \u00e9xito en seres humanos para otras enfermedades infecciosas. De un modo m\u00e1s te\u00f3rico, puede tratar de identificar la estructura de las dianas de las prote\u00ednas virales y hallar potenciales enfoques terap\u00e9uticos. Finalmente, cabr\u00eda pensar en usos m\u00e1s cl\u00e1sicos de la IA para interpretar las im\u00e1genes m\u00e9dicas5\/<\/strong><\/a> o el rastreo de las personas enfermas. Por supuesto, este \u00faltimo ejemplo ilustra el papel ambiguo que puede desempe\u00f1ar la IA: \u00bfrastreo o seguimiento policial?<\/p>\n\n\n\n La gesti\u00f3n de la crisis sanitaria ha revelado las fuerzas y flaquezas de la IA. No obstante, no cabe duda de que gracias a su explotaci\u00f3n inteligente podremos disponer de unos tiempos de neutralizaci\u00f3n del virus bastante m\u00e1s cortos que en los casos de la viruela, la fiebre amarilla, la rubeola o la poliomielitis.<\/p>\n\n\n\n El origen de la pandemia no es simple<\/em>. Existe, claro est\u00e1, una causa biol\u00f3gica, que es la existencia de un virus maligno. Pero \u00bfpor qu\u00e9 se ha desarrollado, pasando del animal al ser humano? Ha influido la deforestaci\u00f3n. Su erradicaci\u00f3n tampoco es un problema simple<\/em>. Sin duda existe un enfoque biol\u00f3gico (vacunas, tratamientos), pero tambi\u00e9n social y pol\u00edtico. \u00bfC\u00f3mo deber\u00edan organizarse las sociedades para contener la enfermedad teniendo en cuenta que no todos somos igualmente v\u00edctimas y culpables? Esto sin duda es un problema que la IA no puede resolver.<\/p>\n\n\n\n Hubert Krivine es f\u00edsico, cuyo \u00faltimo libro publicado se titula Comprendre sans pr\u00e9voir, pr\u00e9voir sans comprendre<\/em> [Comprender sin prever, prever sin comprender], Cassini, 2018.<\/p>\n\n\n\n Traducci\u00f3n: viento<\/strong><\/em> sur<\/strong><\/p>\n\n\n\n Notas<\/strong><\/p>\n\n\n\n 1\/<\/a> Por ejemplo, Dataminer en Nueva York o Bluedot en Toronto.<\/p>\n\n\n\n 2\/<\/a> Con la notable excepci\u00f3n de Google flu, que se supon\u00eda deb\u00eda prever la epidemia de gripe y que cerr\u00f3 en 2015.<\/p>\n\n\n\n 3\/<\/a> Lo que explicar\u00eda por qu\u00e9 personas con la misma condici\u00f3n sanitaria pueden responder de manera tan diferente.<\/p>\n\n\n\n 4\/<\/a> https:\/\/www.theguardian.com\/business\/2020\/mar\/31\/oxford-firm-to-screen-15000-drugs-in-search-for-coronavirus-treatment<\/a><\/p>\n\n\n\n