Visualizando el avance del machine learning

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En la foto, el Bonnier. Para la mayoría, simplemente un libro viejo. Pero para decenas de estudiantes de Biológicas de media Europa, la tortura que simbolizaba el examen de Botánica (en el plan que yo estudié, la asignatura era Fanerogamia, separada de la Criptogamia, que se estudiaba en el año anterior) en el que tenías que identificar, usando las claves dicotómicas del Bonnier, un numero definido de especies vegetales, entre las que siempre había varias gramíneas, con taxonomías particularmente enrevesadas y basadas en atributos mínimamente discernibles, para los que, en ocasiones, era exacto usar la lupa binocular. Una labor ardua, pesada y que para llevar a cabo con ciertas garantías, era exacto acumular una cierta experiencia. Por lo que he obtenido encontrar, la determinación botánica continua haciéndose del mismo modo, se continua usando el Bonnier, pese a que la edición es mas moderna, e inclusive sigue formando parte de los temarios de varias oposiciones a profesorado.

En mi época, a mediados de los ’80, el Bonnier que utilizábamos era precisamente ese de la ilustración (sí, ya sé que parezco el abuelo Cebolleta, sin embargo os prometo que en su instante ya tenía aspecto de libro viejísimo, pese a que la edición era de 1972), estaba encuadernado en rústica y con un papel de malísima calidad, no estaba traducido al castellano, y a mí, que en aquel instante ya llevaba algunos años atraído por la tecnología y las bases de datos, me obsesionaba la idea de informatizarlo. Incluso llegué a preparar una estructura de una base de documentos y una interfaz sencilla para ello con las tools que usaba entonces, dBASE y Clipper, todo sobre MS-DOS. De haber seguido con el tema, cosa que no hice al visualizar el ingente trabajo que habría supuesto digitalizar todas aquellas fichas y atributos de muchos decenas de especies de plantas vasculares, habría obtenido simplemente una cierta comodidad: en lugar de movernos por las paginas del libro, habríamos obtenido seleccionar las alternativas en una pantalla… visto así, no parecía realmente un enorme avance.

Ahora, mas de treinta años después, me encuentro a través de Boing Boing un capítulo de Nature, Artificial intelligence identifies plant species for science, en el que dan cuenta del desarrollo de un algoritmo de machine learning que va suficiente mas allá: tras entrenarlo con unas 260,000 fotografias digitalizadas de mas de mil especies de plantas en herbarios de todo el planeta – se calcula que hay unos 3 mil herbarios de cierta entidad en el mundo, con un total aproximado de unas 350 millones de muestras, de las que tan solo una pequeña parte están digitalizadas – el algoritmo es apto de resolver la planta que se le esta mostrando con unas tasas de acierto aproximadas del 80% (en un 90% de ocasiones, la especie estaba entre las 5 primeras elecciones del algoritmo). Esas tasas de acierto superan las habituales en botánicos maestros en taxonomía (en mi época, para aprobar necesitábamos reconocer correctamente 3 plantas de un total de cinco, y éramos faciles estudiantes de 3° año). 

Cuando ves a un algoritmo apto de llevar a cabo una labor cuya dificultad eres apto de valorar adecuadamente en función de tu experiencia, es cuando de verdad te das cuenta de lo que puede llegar a suponer el machine learning. En su momento, mi intento rudimentario de digitalización simplemente solucionaba un factor de comodidad, reducía una parte de la fricción implicada en la determinación. Ahora, basta con exponer al algoritmo la foto digitalizada de la planta, y directamente contesta con su género y especie, con un 80% de acierto.

¿Qué implicaciones obtendrá algo así para el desarrollo de la Botánica? En pocos años, teniendo en cuenta el rendimiento del algoritmo y las necesarias correcciones progresivas, ya no existirán examinadores capaces de resolver la especie de una planta sin la ayuda del correspondiente algoritmo: los pocos que puedan realizarlo serán jubilados que todavía guarden el Bonnier en su estantería, y recuerden como usar con un mínimo de soltura sus claves dicotómicas. Y sin embargo, esto no significará una pérdida del precio del experto como tal, porque solo con los conocimientos de esos profesionales se habría obtenido llegar a adiestrar a ese algoritmo, y porque el papel de esos profesionales estará ya situado mucho mas allá, en un escenario en el que ya no será imprescindible invertir tiempo ni sacrificio en la determinación de una planta, porque eso se hará ya de forma automatizada. Será exacto actualizar la forma de educar la disciplina, incorporar otro tipo de ejercicios, otros materiales y otras disciplinas, ampliando así las limites del conocimiento. ¿Será la idea de perder la habilidad de resolver plantas a mano una enorme pérdida como tal para la disciplina? La respuesta es simplemente… no. Del mismo modo que hoy practicamente nadie sería apto de escribir en cuneiforme sobre una tabla de arcilla.

¿Algo que visualizar con la idea de robots “inteligentes”? No, un algoritmo que clasifica especies vegetales lleva a cabo una labor que hasta entonces, solo un humano podía hacer, sin embargo esta muy lejos de la inteligencia: simplemente es apto de llevar a cabo una labor muy definida en función de una lista de atributos de una muestra. Sácalo de ese entorno, y necesitará muchísimos ajustes para poder aplicarlo a otra tarea. La inteligencia es otra cosa. ¿Algo que visualizar con la idea de robots que  sustituyen a maestros en Botánica? En absoluto, y de hecho, la idea parece, vista así, de un simplismo que asusta. Hablamos de otras cosas: de aplicar la inteligencia humana a actividades de mas entidad, de liberar bienes que no estaban siendo optimizados… de mas progreso y mas avance en la disciplina. ¿Podríamos imaginar de alguna forma a profesionales de la disciplina negándose a compartir con el entrenamiento del algoritmo por temor a ser eventualmente sustituidos? La sola idea resulta absurda, practicamente ofensiva.

¿Cuántas de las cosas que hoy consideramos solamente humanas acabarán creando algoritmos? ¿Cuántas cosas mas podremos crear cuando sea así?

 


Enrique Dans



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