La escasez de programadores era crítica en 1972. Las carreras de computación e informática no existían. Era tal la carencia que el Ministerio de Hacienda me contrató a mí, que había llevado un curso de varias semanas, para escribir programas en la Oficina Técnica Mecanizada (OTM).
La OTM era el centro de cómputo del Gobierno y tenía una de las poquísimas computadoras que había en el país. La máquina ocupaba un salón grande, hacía mucha bulla y generaba calor, lo cual obligaba a contar con enormes aires acondicionados para mantener la sala a 18 °C.
La OTM se encargaba de la planilla, los impuestos (incluido el territorial), el presupuesto, la contabilidad etc. Todo con una máquina de $250.000 (equivalentes a cerca de $2,5 millones de hoy) y un personal de, tal vez, 50 personas, de las cuales, yo calculo, 12 éramos analistas y programadores.
En 1968, Gordon Moore, ingeniero de Intel que llegó a ser presidente de la junta directiva, dijo lo que hoy se conoce como la ley de Moore: “Cada dos años se duplica el poder de cómputo por dólar”. Y se ha cumplido desde entonces, incluso el poder de cómputo a veces crece más rápido: se duplica cada 18 meses.
Por vagabundería, me puse a comparar mi teléfono celular con la máquina de la OTM de hace 50 años, una IBM 360/25. La 360 tenía 32 kB de memoria y costaba $250.000; mi teléfono tiene 64 GB y cuesta como $500.
La aritmética dice que mi teléfono es 100.000 millones de veces más poderoso por dólar que la computadora del Gobierno de hace 50 años. Eso es un crecimiento exponencial.
Inteligencia artificial
Mucho, si no todo del progreso que hemos visto en los últimos años, es debido al poder de cómputo tan increíble con que contamos. Software de análisis de imágenes “entrenado” con cientos de miles de imágenes médicas con indicaciones de lo que muestra cada una es capaz de diagnosticar con mayor precisión que el radiólogo más experimentado. ¿Es inteligencia artificial? Bueno, así le llaman.
En 1979, en una universidad extranjera, los estudiantes de posgrado teníamos una oficina llamada “la refri de los graduados”, en la que colgaba un gran rótulo que decía “La inteligencia artificial siempre es mejor que la estupidez natural”. Eso sigue siendo cierto. Sin embargo, solíamos discutir si algún día la prueba de Turing sería superada o si las máquinas adquirían conciencia; lo primero sucedió hace algunos años, pero lo segundo no lo sabemos aún.
Alan Turing, famoso matemático inglés que desempeñó un papel fundamental en la guerra al quebrar el código de los alemanes con su máquina enigma, diseñó una prueba que consiste en que si un ser humano conversa con una máquina sin poder distinguir que es una máquina, puede considerarse que la máquina es inteligente.
No sé si a ustedes les ha pasado, pero a mí me ha ocurrido, varias veces, que me comunico con un chatbot y hasta después de varios minutos me cae la peseta de que se trata de un bot.
Cuando uno enseña a un niño de dos años un perro, la próxima vez que él ve un perro, no importa el tamaño o la raza, el niño sabe que es un perro. Un software de reconocimiento de imágenes necesita “ver” miles de imágenes de perros para reconocer uno, e incluso decir con precisión a qué raza pertenece. Las redes neuronales funcionan con fuerza bruta, igual que la computadora que le ganó a Kasparov en 1997.
Las redes neuronales se llaman así porque simulan el funcionamiento del cerebro. En los años noventa se dijo que no servían, pero en realidad lo que sucedía es que las máquinas eran muy lentas.
Pensar es un desafío
Recientemente, un ingeniero de Google afirmó que un software que desarrollaron para construir chatbots, que ha analizado millones de millones de palabras utilizadas por seres humanos, adquirió conciencia; sin embargo, sus superiores lo contradijeron alegando que ha aprendido a usar palabras y lo hace muy bien, pero no ha aprendido a pensar, y menos a sentir o intuir. El ingeniero en cuestión ya no trabaja ahí.
Hoy hay inteligencia artificial corriendo en los teléfonos, aunque con buena conectividad es difícil distinguir lo que corre en el teléfono de lo que corre en la nube.
El análisis de imágenes no solo tiene aplicación en medicina, su empleo en seguridad es muy valioso. Analizando videos en tiempo real es posible detectar movimientos, y decidir si se trata de una persona, un vehículo, un animal o un paquete, y tomar las acciones correspondientes.
El reconocimiento facial todavía no funciona con video en tiempo real, por lo menos no en situaciones no controladas, pero pronto estará disponible. Esto abre un montón de cuestionamientos éticos y de privacidad.
Muchas cosas han cambiado radicalmente en los últimos 50 años. No había ciberdelincuentes en 1972, la ciberseguridad no era un asunto que se pensaba y menos se iba a discutir, ya que bastaba con controlar el acceso al edificio para proteger la información. Las telecomunicaciones eran muy diferentes.
Sistemas de comunicación
Antes, la telecomunicación se hacía por medio de conmutación de circuitos. Se establecía un circuito entre mi teléfono y este pasaba por varias centrales ocupando un pedacito de cada una hasta el teléfono de la otra parte.
El circuito permanecía dedicado a esa conversación durante la duración de esta. Las centrales pasaron de ser manuales a ser automáticas (electromecánicas y luego digitales), pero siempre con la misma tecnología, conmutación de circuitos.
Esa tecnología fue reemplazada por enrutamiento de paquetes, el protocolo TCP/IP estableció cómo se forman los paquetes, los cuales son enviados al enrutador más cercano para ser despachados, cada paquete por el camino más eficiente, y armados al otro lado.
De esta manera nunca hay infraestructura dedicada a una sola conversación y, además, si se produce un fallo en algún lugar, la charla continúa enrutando los paquetes por otro camino.
Evolución exponencial
En 1972, la enrutación de paquetes había sido inventada, pero, igual que las redes neuronales, era muy ineficiente y sumamente lenta, los expertos dictaminaron que eso nunca iba a funcionar.
Los enrutadores no son más que computadores, que se dedican a recibir y enrutar paquetes. Hoy hay enrutadores que procesan 1.000 gigabits por segundo, es decir, un millón de millones de bits por segundo.
No hay duda de que la tecnología seguirá desarrollándose a ritmo exponencial, y eso traerá inventos insospechados y hará cada vez más difícil adaptarnos al nuevo mundo. Lo que estamos viviendo no es una revolución tecnológica, las revoluciones terminan.
Es una evolución exponencial, y como todas las funciones exponenciales, la velocidad siempre aumenta en el tiempo, incluso el ritmo de aumento también aumenta, por definición de la función exponencial.
Ciertamente no hay indicios de que la velocidad de desarrollo se reduzca en algún momento. De manera que lo único que queda por hacer es amarrarse bien el cinturón y disfrutar el viaje (enjoy the ride).
El autor es ingeniero, presidente del Club de Investigación Tecnológica desde 1988 y organizador del TEDxPuraVida.
