La transformadora convergencia de dos tecnologías radicales

En el movidísimo y extremadamente interesante panorama tecnológico actual, cobra mucha relevancia, casi supremacía mediática, todo lo que tiene que ver con las tecnologías digitales y, muy especialmente, con la inteligencia artificial.

Personalmente, además, ese es el ámbito tecnológico que más me interesa junto con la robótica tanto hardware como software.

Sin embargo, no conviene olvidar que existen otras tecnologías, también muy interesantes y también muy transformadoras. Podríamos pensar, por ejemplo, en la nanotecnología, la edición genética o la computación cuántica, esta última, eso sí, prima-hermana de lo digital.  

Y tampoco conviene olvidar que las tecnologías interactúan y se refuerzan, en parte porque realmente con frecuencia las fronteras entre tecnologías, dónde empieza una y acaba otra, son difusas y en parte porque, incluso tecnologías que seamos capaces de separar nítidamente, se pueden combinar para proporcionar soluciones prácticas en el mundo real. 

Las dos tecnologías transformadoras

Pero en este post hablo de dos tecnologías transformadoras, recogiendo el pensamiento de Yuval Noah Harari recogido en su libro '21 Lessons For The 21St Century'. En él, el historiador israelí identifica dos grandes tecnologías, dos grandes fuerzas transformadoras que confluyen y se refuerzan: la biotecnologia y la 'infotecnología'. En concreto, afirma:

we are now at the confluence of two inmense revolutions. On the one hand biologists are deciphering the misteries of the human body, and in particular, of the brain and of human feelings. At the same time computer scientists are giving us unprecedented data-processing power. When the biotech revolution merges with the infotech revolution, it will produce Big Data algorithms that can monitor and understand my feelings much better than I can, and then authority will probably shift from humans to computers.

Aunque Harari lo expresa con palabras más genéricas, como 'biotech' e 'infotech' (digamos tecnología biológica y tecnología de la información'), lo cierto es que en su explicación se nota la predominancia de dos ramas muy concretas de ambas: la neurociencia y la inteligencia artificial.

Y, en efecto, la combinación de ambas es poderosa, atractiva...e  intimidante.

Veamos algún caso.

Recordando los agentes inteligentes y el patrón sensor-actuador

En varios puntos de este blog he mencionado en mayor o menor medida lo que en mi libro 'Robots en la sombra' denomino el patrón sensor-actuador que se ilustra en la figura o lo que es muy parecido, y quizá más presente en la literatura técnica, el concepto de agente inteligente.

Patrón sensor-actuador. Fuente 'Robots en la sombra'

En el fondo se trata de un patrón, muy común en tecnologías digitales aunque en la figura lo ilustro como un robot, por el que un ente adquiere información de su entorno mediante sensores, procesa esa información con mayor o menor inteligencia (en el caso de los agentes inteligentes y de lo que nos interesa para este post, con bastante presencia de inteligencia artificial) y genera unas actuaciones hacia su entorno, coherentes con lo percibido y con los objetivos del agente.

Y, aunque no creo que Harari se limite en su pensamiento a este modelo (a lo mejor ni siquiera lo conoce) sí me parece que bajo este modelo encuentran realización y evidencia esa visión convergente y transformadora que el autor nos transmite.

Y lo ilustraré mediante dos casos también tratados en este blog.

El caso de la computación afectiva

Un primer caso sería el de la computación afectiva, una disciplina que busca detectar emociones en los humanos y comunicarlas hacia los mismos. En general, en computación afectiva se utilizan técnicas no invasivas, técnicas que se basan en el tratamiento de la voz y el lenguaje natural con todas sus inflexiones, en las expresiones faciales detectadas mediante cámaras, en la detección de variaciones en la saturación de oxígeno (ligado al pulso cardiaco), etc 

Una vez obtenida la información mediante sensores, es la inteligencia artificial y el machine learning los que nos ayudan, los que ayudan a la máquina en realidad, a deducir estados anímicos o emocionales en el humano, reconociendo patrones de expresión o de reacciones fisiológicas ante las emociones.

La parte actuadora se suele realizar en este caso, de nuevo, de forma poco invasiva y usando por parte de la máquina (normalmente un robot) los mecanismos de interacción social propios de los humanos como el propio lenguaje y la voz, la mirada, los gestos, la distancia, etc.

El caso del Brain-Computer Interface

Quizá más radical, y más cercano a la biotecnología y la neurociencia, sea el caso del Brain-Computer Interface que de alguna forma, todavía en general primitiva, detecta pensamientos, intenciones o actividad cognitiva de algún tipo a partir de emisiones electromagnéticas, variaciones en flujo sanguíneo, etc en el cerebro o sistema nervioso mediante sensores capaces de percibir, a veces en contacto directo con el cerebro o los nervios, esas señales.

Y, de nuevo, la identificación y entendimiento de los patrones de señales se suele realizar mediante algoritmos de inteligencia artificial.

En la fase actuadora, cuando se produce, que no siempre es así, volvemos a encontrarnos con dispositivos especializados capaces de enviar señales al cerebro o a los nervios como los implantes cocleares o retinales o la Deep Brain Stimulation (DBS).

¿Miedo?

En ambos casos, aunque por medios diferentes, una máquina, a través de sensores percibe, señales del ser humano y con base en ellas es capaz de detectar las emociones y en cierto sentido el pensamiento de ese ser humano. Y en la dirección contraria, la máquina es capaz de devolver alguna expresión de emoción (como en el caso de los robots sociales) o algún otro tipo de actuación.

Produce, no cabe duda, un cierto respeto que puede a veces rayar en la prevención e incluso el miedo, estas posibilidades que se están abriendo mediante la combinación de las capacidades biotecnológicas aumentadas con las capacidades propias de la inteligencia artificial.

Dado que creo que el progreso técnico en este campo me parece imparable, y en la mayor parte de los casos deseable, lo que sí reafirma es la necesidad de un componente ético en el desarrollo y aplicación de las tecnologías y, eventualmente, una regulación que obligue, al menos hasta cierto punto, a esos comportamientos éticos. 

Conclusiones

Parece, en efecto, que tal y como afirma Harari, existe una convergencia de dos poderosas tecnologías, la biotecnología y la tecnología de la información, muy centrada, respectivamente, en la neurociencia y la inteligencia artificial, que abre unas inmensas posibilidades, una gran transformación, que debe ser impulsada siempre con un criterio ético.