ALGORITMOS DO­MI­NAN­TES

Los có­di­gos que mo­de­lan las re­des es­tán en to­dos la­dos. ¿Có­mo cam­bia­ron nues­tras vi­das?

El Observador Fin de Semana - Cromo - - PORTADA - MERLINA MA­CHA­DO @Mer­li­na­ma­cha­do

Un día co­mo cual­quier otro, Juan re­vi­sa el cli­ma en una apli­ca­ción y, al ver que va a llo­ver, de­ci­de aga­rrar el pa­ra­guas pa­ra sa­lir de la ca­sa. Al subirse al au­to, le ha­bla al te­lé­fono y es­te re­co­no­ce la pre­gun­ta; in­me­dia­ta­men­te co­lo­ca la ru­ta más rá­pi­da pa­ra lle­gar a la ofi­ci­na. Lue­go le pi­de al mó­vil que lea los mails. En­tran 44 a la ca­si­lla, pe­ro 14 van a spam de for­ma di­rec­ta.

Cuan­do lle­ga al tra­ba­jo, un lec­tor de hue­lla dac­ti­lar le ha­bi­li­ta la en­tra­da. Se aco­mo­da en la ofi­ci­na y Lin­ke­din le no­ti­fi­ca con quién po­dría co­nec­tar­se. Al mis­mo tiem­po, le lle­ga un co­rreo de Ama­zon con una re­co­men­da­ción de tres li­bros que pue­den ser de su agra­do.

Mi­nu­tos más tar­de, re­ci­be una lla­ma­da del banco pa­ra aler­tar­lo so­bre mo­vi­mien­tos sos­pe­cho­sos en su tar­je­ta de cré­di­to. Juan bus­ca “frua­de” en Goo­gle y el bus­ca­dor en­se­gui­da lo co­rri­ge: “¿Qui­sis­te de­cir ‘frau­de’?” Al ter­mi­nar la jor­na­da, ya en su ca­sa, in­gre­sa a Fa­ce­book y en­cuen­tra tres avi­sos de even­tos in­tere­san­tes.

Hoy en día, to­do es­to es po­si­ble pa­ra Juan, co­mo pa­ra cual­quier otro in­di­vi­duo, gra­cias a los algoritmos que es­tán de­trás de es­tas re­des.

Pa­blo Sar­tor, di­rec­tor aca­dé­mi­co de la Es­cue­la de Ne­go­cios IEMM, ex­pli­có a Cro­mo que se de­no­mi­na al­go­rit­mo a “cual­quier pro­ce­di­mien­to con­for­ma­do por pasos bien de­fi­ni­dos pa­ra re­sol­ver fa­mi­lias de pro­ble­mas con­cre­tos”. Hoy, una per­so­na, en po­cos mi­nu­tos, “se ve ex­pues­ta a al me­nos 20 algoritmos en las ac­cio­nes co­ti­dia­nas”.

Pe­ro ¿qué son?

El tér­mino na­ce de la la­ti­ni­za­ción de Al-jwā­riz­mī, nom­bre de un cé­le­bre ma­te­má­ti­co y as­tró­no­mo per­sa que desa­rro­lló su ac­ti­vi­dad en el si­glo IX. En sus obras de ál­ge­bra y arit­mé­ti­ca pro­pu­so nu­me­ro­sos mé­to­dos pa­ra la re­so­lu­ción de ecua­cio­nes y cálcu­lo de raí­ces, de ma­ne­ra sis­te­má­ti­ca. “Es­to le va­lió el ho­nor de que se ge­ne­ra­li­za­ra el uso del tér­mino”, con­tó Sar­tor.

Los algoritmos siem­pre exis­tie­ron pe­ro so­lían ser “no di­gi­ta­les”. Por ejem­plo, en la co­ci­na. Pa­ra co­ci­nar un bu­dín se si­guen pasos muy de­ta­lla­dos, in­clu­yen­do prue­bas e ite­ra­cio­nes. “Pin­char con un es­car­ba­dien­te y, si sa­le hú­me­do, es­pe­rar 10 mi­nu­tos más y vol­ver a pin­char”, in­di­ca la re­ce­ta. Eso no es más que un al­go­rit­mo.

El cam­bio se ge­ne­ró con la lle­ga­da de in­ter­net. La red “per­mi­te que las má­qui­nas es­tén mu­cho más in­for­ma­das, tan­to en vo­lu­men co­mo en tiem­po real, dán­do­les la ca­pa­ci­dad de ge­ne­rar res­pues­tas al ins­tan­te. An­tes de­mo­ra­ban días y aho­ra res­pon­den en mi­lé­si­mas de se­gun­dos”, sos­tu­vo el ex­per­to.

En la ac­tua­li­dad el uso de algoritmos se vol­vió ma­si­vo y es mu­cho más eco­nó­mi­co. An­tes del na­ci­mien­to de in­ter­net, las per­so­nas po­dían eje­cu­tar ac­cio­nes en su compu­tado­ra per­so­nal, pe­ro no es­ta­ban co­nec­ta­dos a una red.

Aho­ra,los usua­rios es­tán más orien­ta­dos por los algoritmos. Y es­tán en to­dos la­dos. Hoy, un in­di­vi­duo com­pra un ce­lu­lar de ba­jo cos­to y tie­ne ac­ce­so a tra­vés de la nu­be a un “po­der de cómpu­to in­fer­nal” que da res­pues­ta a tiem­po real. “Gra­cias a in­ter­net y a la nu­be no es­toy li­mi­ta­do a mi compu­tado­ra. Ten­go cómpu­tos in­fi­ni­tos”, apun­tó Sar­tor.

El cre­ci­mien­to de in­ter­net y otras tec­no­lo­gías ma­si­fi­ca­das con­lle­vó a for­mar algoritmos mu­cho más in­for­ma­dos – de vo­lu­men y en tiem­po real– y de al­can­ce ma­si­vo. Se da una ma­yor co­ne­xión en­tre per­so­nas, una geo­lo­ca­li­za­ción y una enor­me ca­pa­ci­dad de cómpu­to. “Mi mó­vil no li­mi­ta la ca­pa­ci­dad de pro­ce­sa­mien­to, sino que apro­ve­cha en tiem­po real la enor­me ca­pa­ci­dad de un ser­vi­dor “en la nu­be”, agre­gó Sar­tor. Es­ta evo­lu­ción per­mi­te una “full li­fe 24/7”.

A la vez, los algoritmos fa­ci­li­tan el desa­rro­llo de las pla­ta­for­mas tí­pi­cas, co­mo Fa­ce­book, Lin­ke­din, Ama­zon, en­tre otras. “Es­tas re­des son las que ti­ran de la evo­lu­ción de in­ter­net: más al­can­ce, más an­cho de ban­da”, aco­tó el in­ge­nie­ro.

Co­la­bo­ra­ción

Exis­ten fa­mi­lias de algoritmos, que ac­túan de for­ma se­gu­ra ba­sa­das en un pre­vio es­tu­dio. Son lla­ma­dos com­mo­di­ties. Por otro la­do, pa­ra que ser­vi­cios co­mo Net­flix o Goo­gle se desa­rro­llen, ne­ce­si­tan de la ayu­da de los usua­rios. Las per­so­nas “co­la- bo­ran” con los algoritmos. Por ejem­plo, cuan­do al en­trar a una pá­gi­na se so­li­ci­ta que se se­ña­li­ce en qué re­cua­dros apa­re­ce un au­to, es­to tie­ne dos fi­nes. Pri­me­ro, pa­ra ase­gu­rar­se que el usua­rio es un hu­mano y, se­gun­do, pa­ra en­tre­nar al al­go­rit­mo. “Mi­les y mi­les van en­tre­nan­do a la má­qui­na”, apun­tó Sar­tor.

Los que so­bre­sa­len

Exis­ten algoritmos de to­do ti­po y co­lor, pe­ro hay cin­co que lo­gra­ron des­ta­car­se no­to­ria­men­te del res­to: Fa­ce­book, Net­flix, Twit­ter, Ama­zon y Goo­gle.

Sar­tor en­tien­de que es­tas pla­ta­for­mas lo­gra­ron re­sal­tar por una cues­tión de “círcu­lo vir­tuo­so”. De­bi­do a que son las más ma­si­vas, ge­ne­ran una ma­yor re­cau­da­ción pa­ra in­ver­tir en su desa­rro­llo y me­jo­ra. “Son em­pre­sas que tie­nen más fon­dos pa­ra de­di­car a desa­rro­llar y con­tra­tar in­ves­ti­ga­do­res, doc­to-

res y nerds”, ex­pli­có a Cro­mo.

En un ar­tícu­lo pu­bli­ca­do en el dia­rio ar­gen­tino Cla­rín so­bre algoritmos se sos­tie­ne que a di­fe­ren­cia de los algoritmos con­ven­cio­na­les, que res­pon­den a una fórmula ma­te­má­ti­ca ele­men­tal, los que uti­li­zan Fa­ce­book, Goo­gle y Ama­zon apren- den a re­sol­ver ta­reas mien­tras pro­ce­san da­tos y de­vuel­ven con­te­ni­dos fil­tra­dos. Es­tas pla­ta­for­mas es­tán ca­li­bra­das pa­ra ofre­cer in­for­ma­ción de in­te­rés del usua­rio.

La evo­lu­ción de los algoritmos ha si­do y es útil pa­ra los in­di­vi­duos. “Pien­san por no­so- tros en un mon­tón de co­sas”, se­ña­ló Sar­tor. Sin em­bar­go, las má­qui­nas lle­gan a un vo­lu­men de da­tos que les per­mi­te to­mar has­ta me­jo­res de­ci­sio­nes que una per­so­na.

“El ma­chi­ne lear­ning es fan­tás­ti­co. Las má­qui­nas se ca­pa­ci­tan, apren­den y se vuel- ven muy bue­nas pa­ra pro­nos­ti­car, diag­nos­ti­car, cla­si­fi­car y agru­par in­for­ma­ción. Ge­ne­ran co­no­ci­mien­to”, ex­pli­có el in­ge­nie­ro. El pro­ble­ma se si­túa en que una compu­tado­ra le pue­de en­se­ñar a otra má­qui­na en un se­gun­do, pe­ro no así a un hu­mano. Por lo que, si un día un sis­te­ma ge­ne­ral fa­lla y de­ja de fun­cio­nar, las per­so­nas no lo van a com­pren­der.

“Apren­der pa­ra una má­qui­na ter­mi­na sien­do cal­cu­lar mi­llo­nes de nú­me­ros. Es co­mo que vos le pre­gun­ta­ras a la compu­tado­ra y te die­ra el re­sul­ta­do fi­nal. Es­tá apren­dien­do co­sas que se van de es­ca­la pa­ra nues­tro ce­re­bro”, ex­pli­có el ex­per­to.

A me­di­da que se afi­na el desa­rro­llo de los algoritmos de las apli­ca­cio­nes, las per­so­nas no se­rán “ca­pa­ces de en­ten­der los apren­di­za­jes ni tam­po­co apli­car­los sin au­xi­lios de ellas”. l

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