Mi mujer ya ni siquiera se molesta en poner los ojos en blanco cuando no logro completar la más sencilla de las tareas domésticas. “¿Te distrajiste?”, me pregunta, aunque sabe la respuesta. Afortunadamente, ahora tengo cobertura, porque si hay una persona en la casa con más probabilidades de dejar de hacer ejercicio a mitad de ponerse los zapatos o cepillarse los dientes, porque de repente recuerda algo que quería leer, ver o escuchar, es mi hijo de 13 años. Cuando conviertan Distraerse en un deporte olímpico, apuesto a que será un candidato a medalla.
Mi esposa, por supuesto, es más indulgente con él que yo.
“Se distrae porque es muy curioso”, dijo. Y el comentario se me quedó grabado en la mente, en parte porque había leído casi exactamente lo mismo del gurú del diseño Don Norman, quien escribió: “Mi curiosidad con frecuencia me lleva a ideas que me han ayudado en mi carrera. Entonces, ¿por qué se le da a este maravilloso y creativo rasgo de la curiosidad el término negativo de ‘distracción’?” Son ideas para reflexionar. Sin embargo, sin duda hay una distinción que debe desentrañar entre el rasgo esencial de la curiosidad y su gemelo malvado, la distracción.
La exploración de Janelle Shane de AI, pareces una cosa y te amo (2019) arroja luz sobre la cuestión en condiciones controladas al observar el comportamiento de sistemas de IA curiosos y distraídos. Como explica Shane, los sistemas de IA suelen entrenarse mediante algún tipo de prueba y error, con una “función de recompensa” que decide qué experimentos deben considerarse un éxito y cuáles un fracaso. Por ejemplo, se puede enseñar a una computadora a aprender a andar en bicicleta virtual en un entorno 3D simulado recompensando la distancia pedaleada y penalizando la cantidad de veces que la bicicleta se cae.
El problema surge cuando la función de recompensa no cumple con lo que los programadores humanos realmente querían. Tal vez la IA evite el riesgo de caídas dejando la bicicleta en el suelo, o maximice la distancia pedaleada tambaleándose en un gran círculo o incluso colocando la bicicleta boca abajo y pedaleando. Estas no son posibilidades meramente teóricas. Se diseñó un algoritmo para ordenar una lista de números y simplemente eliminar la lista, lo que garantiza al instante que ningún número esté fuera de lugar.
Se trata de problemas bastante sencillos. Cuanto más complejo sea el comportamiento deseado, más fácil será recompensar accidentalmente algo que no es lo que se busca. Pero existe un método inteligente y eficaz para entrenar a los ordenadores a resolver una amplia gama de problemas: recompensar la curiosidad. Más concretamente, recompensar al ordenador cuando se encuentre en situaciones en las que considere que el resultado es impredecible. Saldrá en busca de algo que no haya visto antes.
Shane escribe: “Una IA impulsada por la curiosidad aprenderá a moverse a través de un nivel de videojuego para poder ver cosas nuevas, evitando bolas de fuego, monstruos y pozos de muerte porque cuando es golpeada por ellos, ve la misma secuencia de muerte aburrida”. La muerte debe evitarse no por sí misma, sino porque es terriblemente predecible.
Todo esto es fascinante por sí mismo.y da pistas sobre por qué los propios humanos podrían haber desarrollado un sentido de curiosidad. Pero los sistemas de IA, como los niños de 13 años, también pueden ser curiosos hasta el punto de distraerse. Por ejemplo, pídale a una IA impulsada por la curiosidad que se enseñe a sí misma a jugar un juego de rol. Pac-Man-Juego de estilo en el que los fantasmas se mueven aleatoriamente por un laberinto y tú tendrás que luchar: la IA no necesita hacer nada para satisfacer su curiosidad, porque los fantasmas impredecibles son infinitamente fascinantes. O, como explica Shane, un robot de curiosidad aprenderá rápidamente a navegar por un laberinto, a menos que una de las paredes del laberinto tenga un televisor que muestre una serie de imágenes aleatorias. “En cuanto la IA encontró el televisor, se quedó paralizada”. Muy parecido a mi hijo. O, de hecho, a mí.
Este problema es tan conocido por los investigadores de IA que tiene un nombre: el “problema del televisor ruidoso”. Y, para un programador inteligente, puede resolverse. Por desgracia, nuestro mundo moderno está lleno de distracciones tan perfectamente diseñadas para captar nuestra atención como un televisor lleno de estática está diseñado para captar la atención de un robot curioso, y no podemos simplemente reprogramarnos para evitar estas calorías intelectuales vacías.
Una solución es defensiva: evitar los televisores ruidosos. Borrar la cuenta de las redes sociales (o, al menos, eliminar la aplicación del teléfono e instalar la verificación en dos pasos para que iniciar sesión resulte molesto). No dormir con el teléfono en el dormitorio. Desactivar todas las notificaciones, salvo las esenciales. Sabemos todo esto y, si uno puede obligarse a hacerlo, funciona. Pero un segundo enfoque se centra más en lo positivo. Además de intentar eliminar la mera novedad, deberíamos buscar cosas que merezcan la pena. Esto es más fácil de lo que se podría pensar, porque la curiosidad reflexiva genera conocimiento y el conocimiento genera curiosidad reflexiva.
Como explica Ian Leslie en su libro Curiosidad: El deseo de saber y por qué tu futuro depende de ello (2014), la curiosidad humana suele requerir una base razonable de hechos que la sustenten. “La zona de curiosidad está al lado de lo que ya sabes”, escribe.
Eso parece correcto. Siento mucha más curiosidad por las nuevas ideas en campos sobre los que ya sé algo, como la economía, los juegos de mesa o la gimnasia, que por temas en los que no tengo ningún conocimiento intelectual, como la antropología, el tejido o el hockey.
Así que el plan para los dos miembros distraídos de la familia Harford debe ser el mismo: seguir aprendiendo. Cuanto más sepas, más preferirás algo más profundo, en lugar de la próxima miniatura recomendada por YouTube.
El libro infantil de Tim Harford, ‘The Truth Detective’ (Wren & Rook), ya está disponible
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