Fernando Núñez Noda
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CIBERNÉTICA: la danza de los bits
26.11.07 @ 03:04:29. Archivado en Cibermente
El término “cibernética” viene de una palabra griega que denota “timón” y se asume en el sentido de guía, de controlador. N. Wiener le dio la connotación de disciplina de los sistemas autorregulados de control. Lo vimos en el entrada anterior: galaxias, mamíferos, un automóvil… todos son máquinas vivas o no, que buscan la homeostasis con el ambiente.
Homeostasis es equilibrio interno para poder funcionar y abandonar estados de “alerta”, como cuando hay una infección en el cuerpo y ocurre la fiebre: el sistema nervioso activa múltiples mecanismos de aviso y advertencia.
El proceso esencial de la cibernética es el flujo de información entre las partes. De esta forma el sistema (el cuerpo) envía una ejército de anticuerpos y la mente promueve otras acciones (medicinas, cuidados) que disminuyan esos grados de descontrol.
No obstante, el flujo de energía y de información no es perfecto, ya que se distorsiona, se degrada, pierde energía, tiende al caos... En un momento dado, la autorregulación se hace imposible porque las “piezas” del sistema se fatigan, se deshacen. En una entrada pasada consideramos el ejemplo de una estrella, que tarde o temprano colapsa por su propio peso.
Se le llama "entropía" a la tendencia progresiva e irreversible de la energía a disgregarse, a no reciclarse, a romper el orden inicial. Ya hemos hablado de ella en entradas anteriores. Luego la comunicación (un correlato de la energía, hecha de información) es incompleta, estadística, sólo parcial y temporalmente ordenada. Como toda disciplina, un monumental enfrentamiento con el caos en un área específica.
Para aproximarse a este tema, el de la dinámica energética de la información, hizo falta cuantificar mejor la "información" misma, dado que aunque se percibe y sopesa, resulta muy difícil de establecer en términos de medición matemática de contenidos.
Información en dos signos
La información y la comunicación no son, precisamente, tópicos de discusión recientes. Platón, Aristóteles, Santo Tomás y una larga lista de filósofos le han dedicado su atención. Para el primer tercio del siglo XX todavía se había hecho poco en el terreno matemático y, por ende, lógico-matemático.
Entonces se dio a conocer la primera teoría matemática de la comunicación (C. Shannon, 1948). Entre otras cosas, este ingeniero cuantificó por primera vez la "cantidad de información" transmitida por medios electrónicos: el bit (bynary unit, unidad binaria). Un bit reduce la transmisión de datos a opciones ON/OFF (encender/apagar) en los circuitos electrónicos.
Si se representa el flujo eléctrico con un uno (1) y la interrupción del flujo con un cero (0), se logra un sistema de significación y codificación con sólo dos signos. Mayor simplificación imposible. La teoría también definió factores de distorsión (ruido) que impiden una eficiencia de 100% entre la fuente y su receptor, así como el proceso cíclico de “retroalimentación” (feedback) clave para decenas de disciplinas desde la grabación musical hasta el mercadeo.
Esta matematización magistral, por supuesto, tiene su precio, exilia a la “humanidad” y se centra en la información. Pero, por otro lado, es perfecta para el universo computacional, que es persona-sistema o sistema-sistema: la fuente y el receptor pueden ser indistintamente un ser humano o una máquina.
Wiener no afirmó que los sistemas autorregulables transmitieran internamente ceros y unos, pero sí que podían expresarse en algún tipo de código matematizable. Lo que hizo Shannon fue encontrar esa representación informacional en el mundo electromagnético; una correlación entre data y conjuntos de electrones.
Salto a la computación
Ahora bien ¿cómo hacer para que estos bits pudiesen representar signos y objetos de la realidad, como letras, números, líneas o colores? Sencillo: electricidad, pero ahora domada por un sistema de significación basado en una nueva distribución de los electrones.
Si un flujo de trillones de electrones puede mover pesados motores eléctricos, uno de sólo millones será capaz de mover motores más pequeños, capaces de encender o apagar pixels en una pantalla o de fijar nubes electromagnéticas en discos duros o de amplificar música para unos altavoces.
Ya en los años treinta la naciente "informática" o computer sciences, como se le llama en inglés, comenzaba a crear metodologías y fórmulas para computar los números, de forma que produjesen resultados cuando se relacionaran unos con otros en hardware-software (A. Turing, 1936, en la imagen).
Si los flujos o interrupciones de corriente eléctrica eran unos y ceros, las fórmulas de Turing lograban que esos ceros y unos generaran resultados electromagnéticos. Esos resultados fueron prácticamente irrelevantes en los 1930s, pero a finales de siglo la revolución de la microelectrónica permitió que esos bits generaran imágenes, movieran motores, representaran sonidos.
Turing llegó a preguntarse si los cerebros electrónicos podrían, algún día, ser inteligentes. Una década antes de ENIAC diseñó la llamada "máquina de Turing", una computadora imaginaria capaz de manejar datos lógicamente estructurados, siempre que no fuesen inferenciales o inductivos, de forma automática. Es decir, cualquier cosa que se pudiera resolver a partir de datos ya existentes según reglas lógicas predefinidas.
Deep Blue, la contrincante que derrotó a Gary Kasparov en una serie de torneos (ver entrada), es una máquina de Turing, dado que actúa en un ámbito complejo, pero finito y predefinido por reglas, objetivos, cuadros y piezas.
Luego formuló su célebre "prueba de Turing", consistente en un "juego de imitación" por el cual una máquina "engaña" al participante y le hace pensar que sus respuestas las elabora directamente un humano. Éste hacía preguntas directas y unívocas a dos dispositivos, uno automático y otro manejado por humanos. Quien participa de la prueba no sabe cuál es cuál.
Si la programación está bien hecha y si el rango de preguntas es lo suficientemente restringido, no se puede dictaminar con facilidad y, a veces, del todo cuál es cuál.
Si la prueba se extiende, eventualmente se hace imposible engañar al participante. Pero en un ámbito cerrado y con el objetivo inequívoco de ganar, quizá Deep Blue pueda engañar a un panel de expertos, detrás de la pared, que ella “es” Kasparov, mientras que un desesperado Kasparov trataría de convencerlos que él es él.
De hecho, hubo una prueba de Turing a raíz del match Kasparov-Deep Blue de 1997, pero aplicada al revés. Kasparov sugirió malevolamente que quizá el equipo de creadores y manejadores de Deep Blue había intervenido para modificar la programación según el desarrollo del torneo. Incluso, por qué no, lo hizo en tiempo real.
El equipo y el mentor (IBM) negaron tal cosa y se ha llegado a creer que la computadora ganó en buena lid. Pero díganme si no fue aquello una prueba de Turing que el mismísimo mejor jugador de todos los tiempos no pudo anticipar: ¿Era una máquina-programa sola o el concurso en vivo de personas tras bastidores?
Para gloria de la mente humana (y no de las máquinas) parece que ganó la inteligencia computada.
(Imagen: Composición de FNN).
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