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bytes:el-algoritmo [2021/07/19 02:48] (actual)
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 +====== El Algoritmo ======
  
 +Cada cierto tiempo, y recientemente con más frecuencia, se ve por ahí alguna empresa, nueva o no, a la que entrevistan en algún medio y que comenta como punto fuerte de su negocio un cierto algoritmo. Algunos a veces incluso lo escriben con mayúscula, el Algoritmo, y casi parece que también lo //pronuncien con mayúscula// cuando hablan de él. Más de una //startup// se ha lanzado así al mundo, publicitando mucho que tenían cierto algoritmo que hacía que fueran mucho mejores que cualquier posible competencia. Se les oye decir que "Nuestro secreto es el algoritmo que aplicamos".
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 +Y es que suena muy bonito. Es una palabra bonita, **algoritmo**. Es sonora, grande, técnica, evocadora. Vas a una de esas presentaciones de startuperos((Que suena un poco a stormtroopers si lo dices rápido; y además suelen tener la misma puntería)) y es difícil que consigan una financiación si no dejan caer por lo menos un par de veces la palabra //algoritmo//. También usan otras, claro que sí. Pero soltar que tienes un algoritmo es un nivel más alto.
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 +===== Big Data =====
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 +En tiempos más recientes es también habitual que muchas empresas hablen de que trabajan con //Big Data//, que no significa otra cosa más que el hecho de tener muchos datos. ¿Datos buenos? ¿Interesantes? ¿Útiles? Bueno, todo eso se presupone, obviamente. Pero en estos círculos //presuponer// suele tener un significado ligeramente diferente al original. No es simplemente darlo por sentado, sino ignorar que no es cierto. Es decir, los muchos datos estos, la gran mayoría de las veces ni son buenos, ni son interesantes, ni terminan por resultar útiles. Y lo sabemos todos, pero lo //hacemos como que no// y así seguimos jugando.
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 +Aquí un lector creativo podría insertar mentalmente alguna de esas imágenes que circulan explicando visualmente la diferencia entre datos, información, conocimiento, etc.((Me podría molestar en buscarla y ponerla aquí yo mismo, pero así es más divertido.)) Porque ahí está el tema: tener muchos datos solo significa eso, que tienes muchos datos. Nada más.
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 +Pero claro, para esto contratan las empresas "especialistas en Big Data". Para que estos cojan su pico y su pala((o su cubo y sus proyecciones)) y traten de extraer //algo// de esos muchos datos.
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 +===== AI, ML, if-then-else =====
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 +Antes eso de extraer información de unos muchos datos, se llamaba análisis estadístico. Básicamente es buscar relaciones entre algunos datos y algunos otros datos entre los muchos que tienes. Se hacía con la ayuda de ordenadores, pero usados como poco más que "muy potentes calculadoras". El //análisis// es básicamente un proceso "manual", una persona delante de los datos y de los cálculos probando cosas, razonando sobre los resultados, buscándoles algún sentido. Todo muy poco futurista.
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 +Y como, por supuesto, algo así no pega, no queda bien en una empresa puntera tecnológica, algo hay que hacer.
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 +Así que se escribe un algoritmo. El problema es que aunque sea una palabra tan bonita y tan sonora, significa más bien poco. Quiero decir, un algoritmo es //solo// "un proceso para resolver un cálculo o un problema". Pero no //uno// concreto, sino "cualquiera". Así en general podríamos decir que una receta de cocina es un algoritmo. O que "Ve al almacén, busca el estante E-3, y tráeme la caja con el número 27" es un algoritmo. Un algoritmo podría ser "Coge los //muchos datos// y sumas este con este y los multiplicas por este otro... a ver qué sale". Y la clave está ahí, en "a ver qué sale", porque como es natural si el algoritmo es malo, no sale nada útil.
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 +Así que es necesario -para la empresa moderna y //molona//- tener un algoritmo, pero uno bueno, uno molón. Y entonces es cuando echan a la cazuela un pellizco de tecnología y dos cucharadas grandes de marketing, y le pegan las etiquetas molonas como //artificial intelligence// y //machine learning//. Ya no tienen un simple algoritmo, sino uno... ¡¡con Machine Learning!! O con AI.
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 +En la práctica no significa mucho. Contratan ahora un especialista en ML, que básicamente se baja algún software más o menos estándar de redes neuronales o similar, le mete los //muchos datos// por un lado, lo deja ahí a cocer y de vez en cuando va ajustando un poco este coeficiente o ese de ahí. Otras veces no hace falta ni red neuronal ni nada, claro. Un caso clásico es el de Job and Talent, que se publicitaba y entrevistaba frecuentemente hablando de su algoritmo para encajar candidatos con ofertas, de su super-algoritmo, el mejor algoritmo de toda la algoritmería, oiga. Y era simplemente coger unos pocos datos del candidato y de la oferta y compararlos, y luego "dar una cierta importancia" a cada comparación. Vamos, que el algoritmo era decir "que el candidato viva en el mismo sitio donde es la oferta tiene tanto peso, y que el candidato tenga 10 años de experiencia en lo mismo que pide la oferta tiene tal otro peso"
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 +¿Cuánto peso? Ahí es donde entra -supuestamente- toda esa inteligencia artificial y ese aprendizaje automático. Se lanzan los //muchos datos// por encima y se deja que el propio programa vaya buscando esos coeficientes que encajan mejor para extraer información de los datos.
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 +Naturalmente esto de //inteligencia// no tiene nada. Y por supuesto las máquinas no //aprenden// nada tampoco. Solo relacionan números, muchos números, unos con otros y ven cuáles producen números más parecidos a los que le piden. Tanto le da al algoritmo de la máquina si los números son churros, pelotas o casas. Al final, el fabuloso algoritmo de inteligencia y aprendizaje, son solo un puñado de lineas de código comparando números con otros números.
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 +===== El "modus" =====
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 +Personalmente cada vez que oigo todo esto de los algoritmos, de la AI y el ML, no puedo evitar acordarme de la novela //The Difference Engine//, en la que -aunque finalmente se descubra que no es esto- una serie de personajes van detrás de un programa que creen que es un //"modus"//, un algoritmo para apostar en juegos de azar y conseguir ganar de forma consistente. Es un artefacto clásico en libros y películas, sea para apostar en juegos de azar, para invertir en bolsa, //hackear ordenadores del gobierno//, u otras cosas así. Y siempre termina siendo un fraude. El aparato no funciona, todo era un timo de humo y espejos. El sistema subyacente era en realidad demasiado complejo, o demasiado impredecible, o demasiado aleatorio para que pudiera funcionar.
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 +Que es prácticamente lo mismo que ocurre en la realidad con muchas de estas empresas((y con muchos expertos en ML, AI, Big Data, etc)), que solo son un medio, un artefacto publicitario, un anzuelo para que alguien suelte algún dinero.