Las ventajas de pensar la tecnología desde la biología

Nuestras tecnologías distan mucho de representar unas construcciones inmaculadas. Francamente, son un desastre.

Nuestro software evoluciona con los años, o incluso las décadas, al incorporar constantemente trocitos y fragmentos nuevos de código. El Servicio de Impuestos Internos de Estados Unidos (IRS, por sus siglas en inglés)emplea tecnologías que datan de la década de 1960, y el Transbordador STS de la NASA utilizabachips informáticos de hacevarias décadas. El código que contienen nuestros vehículos es increíblemente barroco y en muchos casos puede resultar demasiado complejo incluso para comprenderlo. Todo,desde nuestros electrodomésticos y dispositivos médicos, hasta nuestros códigos legales y estructuras burocráticas son, en una palabra,unoskluges–un término coloquial del mundo de la ingeniería e informática que se refiere a algo que es enrevesado pero cumple su función–. Imagine un cruce entre un dispositivo deRube Goldbergy MacGyver, pero sin el carácter juguetón. Losklugesa menudo se hanadaptadoy reconstruidodurante un período de tiempo, contirita tras tirita, para poder cumplir con su función. Pero, pobre de la persona que deba mantener o arreglar tal monstruo.

Nos consideramos seres lógicos y racionales, seres que diseñan bellas construcciones, pero esto no siempre es así.Los sistemas que desarrollamos crecen y evolucionan con el tiempo, con un desorden y una complejidad que casi rayanlo orgánico.

Frente a esta complejidad,intentamos imponer una lógica y una comprensiónsencillapara estas tecnologías. Este tipo de enfoque, parecido a la manera en la que podrían obrar unos físicos cuando escriben una única ecuación para explicar el comportamiento de un gran sistema, a veces puede funcionar.Pero demasiado a menudo, frente a una complejidad masiva, fracasa.Haysistemas que no son susceptibles de explicarse con una ecuación única ni una gran teoría de cómo funcionan. Están demasiado interconectados, con demasiadas excepciones y casos límite, o incluso se han complicado en exceso como resultado de un mal diseño y el paso del tiempo. Por ejemplo, podría resultar relativamente sencillo diseñar un software que permita que un coche se desplace de manera autónomapor carretera un día soleado. Sin embargo, yen cuanto elprograma tuvieraque lidiar con calles de sentido único, carriles cerrados, un tiempo inclemente, otrosconductores caprichososy peatones que se lancen al tráfico por motivos totalmente desconocidos,la complejidad del sistema se dispara.Este tipo de sistemas crecen, aumentan sucomplejidad y nuestros cerebros mamíferos de pensamiento linealya no pueden entenderlos.

Podría ser hora detomarse en serio la naturaleza orgánica de este tipo detecnologías.Son enormemente complejas y han evolucionado con el tiempo. Dicho de otra manera, si tienen cualidadesbiológicas, tal vez debamos fijarnos en cómo los biólogos examinan los sistemas vivos, desde células y organismos individuales hasta ecosistemascompletos.Podemos examinar cómo los biólogos estudian su propio campo, indagaren el mundo de lo orgánico, paradespués importar algunas de estas ideas e incorporarlas a nuestro entendimiento de lossistemas construidos porhumanos.

¿Qué hacen los biólogos? Una manera en la que aprenden de un ser vivo, o incluso de un ecosistema completo, es examinar los fracasos del mismo. Los biólogos pueden aprender sobre un sendero metabólico celular de una mutación, o discernir cómo un organismo se desarrolla desde la fase embrionaria al observar cómo son tratados los errores genéticos.Estos «errores» del sistema pueden proporcionar informaciónacerca de lo que sucedeen su interior. A veces los biólogos buscan estos errores, o incluso los provocan ellos mismos –bombardeando los organismos con sustancias químicas o radiación para generar mutaciones– para discernir el espacio de lo posible para una mosca de la fruta o cómo operan las bacterias.

Entonces,¿qué supondría paraun biólogo tecnológico hacereste tipo de cosas?

  • Registrar con detalle yaprender de los errores ycomportamientos inesperados de los softwares.Este enfoque es la manera en que cerramos la brecha entre, cómo queremos que se comporte un sistema y cómo funciona realmente. Pero podemos imitar a los biólogos e ir más allá, podemos bombardearun sistema con errores. Netflix desarrolló un programa llamadoChaos Monkey(mono del caos)que ataca una parte de su red para que sus ingenieros comprueben que el sistema sea lo más robusto posible. El objetivo es que, cuandollegue a suceder algo realmente malo, el sistema no sorprenda a sus creadores. Los superordenadores, que pueden ser susceptibles a rayos cósmicos que invierten los bits y puedengenerar fallos de cálculo a gran escala, han sido estudiados al forzarerrores enun ordenador para comprobar cuán dañinos son realmente estos problemas. (Las buenas noticias: «El 90% de esos errores se demostróque eran inocuos«.)
  • Utilizar un pensamiento evolutivo para entender y gestionar»códigos y sistemas herederos».Al igual que no nos sorprendemos cuando encontramos viejas partes de ADN en el organismo o quese reconfiguranpara otra función–los humanos solemossufrirdolores de espalda porque originalmente evolucionamos para ir acuatro patas–, los sistemas heredados y obsoletosson la insignia de algúnsistema complejoque hayamosconstruido. No debería sorprendernos, por tanto, saberque los sistemas del Departamento de Defensa de Estados Unidos para armas nuclearesaún utilizandisquetes. Este tipo dekluge representa la regla en lugar de la excepción.
  • Céntrese en partes pequeñas.Los biólogos no intentan entender un sistema al completo de golpe, noconstruyenuna red completa de interacciones entre cada especie del ecosistema. Más bien se centran en un par de especies, enun pequeño número de ellas, y estudian la forma en que interactúan. Mediante este proceso iterativo (que comienza descifrando los límites de algo enormemente complejo),una imagen del comportamiento global del ecosistema se construye lentamente en lugar de generarse de golpe. De este modo, lanaturaleza de las muchas piezas del puzle de un único organismo seconstruye.

Los enfoques biológicos también pueden tener sus limitaciones. Untrabajo recienteempleó técnicas neurocientíficaspara estudiar un sencillo microprocesador y unos videojuegos con más de una década a sus espaldas.Los investigadores sólo lograron generar algunos conocimientos básicos, como el hecho de que tiene un reloj. La mayor parte de la complejidad del procesador permaneció oculta.

No obstante,las lecciones de los biólogos pueden cambiar nuestra manera de pensar en nuestros sistemas antrópicos.Sobre todo, y sin importar el tipo de sistema que sea, hemos de estar dispuestos a juguetear y probarlocon más cuidado del que normalmente tendríamos.

Por ejemplo, cuando un nuevo ejecutivo llega a una empresa, a menudo tiene un fuertedeseo de impactar, de cambiar cosas de golpe. Peroen el caso de un sistema complejo, esto representa una estrategia terrible. Existen demasiadas variables y demasiadas incógnitas. Este enfoque puede empeorar incluso las cosas, y bastante. Juguetear con el sistema podría no considerarse como una medida osada, pero es el tipo de enfoque que uno ha de adoptar cuando se tratade un sistema complejo y en evolución. Se requiere sutileza, tanto con lossistemas biológicos como conlos hechos por el hombre.

Al final, estos enfoques están relacionados con algo que comparten muchos biólogos (y, sinceramente, muchos científicos en general): la humildad.Los biólogos no esperan entender un sistema de manera globalde un plumazo.Y eso está bien. Puede que sintamos la necesidad de disponer delcontrol y comprensióntotal de algún sistema que nos rodea, pero podría no lograrse nunca. A veces, un entendimiento humilde e imperfecto de la tecnología eslo máximo a lo que podemos aspirar.

Los tecnólogos han de ser transparentes en cuanto a los límites delentendimiento de nuestras propias tecnologías,tanto si se trata del sistema interno de una compañía,de los productos en desarrollo o de sistemas que puedan interactuar con nuestros propios desarrollos. Únicamente,el reconocimiento de la brecha potencialentre cómo creemos que funcionauna tecnología ycómo funcionaen realidad, nos podrá ayudara prepararnos mejor para sus fallos. También nos ayudarán a desarrollar mejores tecnologías desde el principio, con los ojos abiertos ante las tecnologías increíblemente complejas que nos rodean.


por
trad. Teresa Woods»

Samuel Arbesman es científico de Lux Capital. También es investigador del Centro Silicon Flatirons de Derecho, Tecnologia y Emprendimiento de la Universidad de Colorado (EEUU) e investigador de la Fundación Long Now. Es el autor del libro: ‘Overcomplicated: Technology at the Limits of Comprehension’. Síganle en Twitter: @arbesman.«

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