La ciencia emergente de la computación humana

La sabiduría de la multitud se ha vuelto tan poderosa y tan accesible a través de Internet que se ha convertido en un recurso por derecho propio. Varios servicios ahora aprovechan este rico suministro de cognición humana, como Wikipedia, Duolingo y Mechanical Turk de Amazon.

Tan importante es este recurso que los científicos le han dado un nombre; lo llaman computación humana. Y una pregunta que emerge rápidamente y cada vez más importante es cómo explotarla mejor.

Hoy, recibimos una especie de respuesta gracias a un grupo de científicos informáticos, pioneros del crowdsourcing y visionarios que han creado una hoja de ruta para la investigación de la computación humana. El equipo, dirigido por Pietro Michelucci en el Instituto de Computación Humana, señala que los sistemas de computación humanos han tenido un gran éxito al abordar problemas complejos, desde identificar galaxias espirales hasta organizar ayuda en casos de desastre.

Pero su potencial es aún mayor, siempre que la cognición humana pueda aprovecharse de manera eficiente a escala global. El año pasado se reunieron para discutir estos temas y ahora han publicado los resultados de su debate.

El comienzo señalando los extraordinarios éxitos de la computación humana. Uno de los más destacados es el proyecto Fold.it en el que se pide a los participantes que plieguen proteínas virtuales de la forma más eficiente posible. El objetivo es resolver uno de los problemas pendientes más importantes de la biología molecular: cómo las proteínas se pliegan de manera tan rápida y eficiente.

El proyecto ha tenido algunos éxitos impresionantes. Poco después de que comenzara, descubrió la estructura terciaria de una proteína reguladora del virus de la inmunodeficiencia de los prosimios, un problema que la comunidad científica había desconcertado durante décadas y que podría conducir a nuevas formas de abordar el virus del SIDA.

Y el proyecto Zooniverse pide a los científicos ciudadanos que identifiquen cráteres en la luna, ayuden a traducir registros de barcos antiguos, identifiquen galaxias en imágenes astronómicas y encuentren planetas alrededor de otras estrellas, entre muchas otras cosas.

Michelucci y compañía luego describen los tipos de proyectos que quieren crear. Llaman a una idea Proyecto Houston después del esfuerzo colaborativo en tierra que ayudó a traer de vuelta a los astronautas del Apolo 13 después de una explosión a bordo en el camino a la luna.

Su idea es que se puede brindar ayuda similar de todo el mundo cuando las personas en la tierra se encuentran en problemas. Con esto se refieren a personas que podrían estar considerando el suicidio o que sufren de depresión, por ejemplo.

El plan es utilizar análisis de voz de última generación y comprensión del lenguaje natural para detectar el estrés y ofrecer ayuda. Esto vendría en forma de personalidades compuestas formadas por individuos con diferentes niveles de experiencia en la multitud, respaldados por técnicas de inteligencia artificial. Project Houston podría proporcionar una personalidad consistentemente amable y paciente, incluso si la multitud cambia por completo con el tiempo, dicen.

Otra idea es aprovechar la forma en que el crowdsourcing ayuda a las personas a aprender. Un ejemplo de esto es Duolingo, una aplicación que ofrece lecciones de idiomas gratuitas y, al mismo tiempo, actúa como un servicio de traducción de documentos. ¿Por qué detenerse en el aprendizaje de idiomas y la traducción? ellos preguntan.

Un enfoque similar podría ayudar a las personas a aprender nuevas habilidades mientras trabajan en línea, un proceso que debería permitirles asumir roles más complejos. Un ejemplo está en el campo de la radiología, donde un trabajo importante es reconocer tumores en imágenes de rayos X. Esta es una tarea que los algoritmos de visión artificial aún no realizan de manera confiable.

Los humanos son buenos en esto, sin embargo. Un novato podría comenzar mirando imágenes que son fáciles de clasificar y luego progresar a casos más difíciles cuando haya demostrado un cierto nivel de competencia. Creemos que el aprendizaje en línea que se duplica como trabajo (y viceversa) puede tener un impacto transformador en el futuro del trabajo y la educación, dicen Michelucci y compañía.

Otra idea más sería la de compartir información que ayude a las familias más pobres de Estados Unidos a encontrar programas de bienestar social. Estos programas a menudo son difíciles de navegar y representan una dificultad desproporcionada para las personas que tienen más probabilidades de beneficiarse de ellos: las personas sin hogar, las que tienen discapacidades, las que tienen bajos ingresos, etc.

La idea es que la multitud debería asumir parte de esta carga, liberando a este grupo para otras tareas, como encontrar trabajo, manejar problemas de salud, etc.

Estos son objetivos dignos, pero plantean algunas preguntas importantes. El principal de ellos es la naturaleza de las implicaciones éticas, legales y sociales de la computación humana. ¿Cómo se puede diseñar este trabajo para permitir una participación humana significativa y digna? ¿Cómo se pueden diseñar los resultados para que las personas más vulnerables puedan beneficiarse de ellos? ¿Y cuál es la división óptima del trabajo entre máquinas y humanos para producir un resultado específico?

Michelucci y compañía describen estas y otras preguntas que, según dicen, serán cruciales para la ciencia emergente de la computación humana.

Ningún estudio de este tipo estaría completo sin un análisis del entorno de financiación. Michelucci y sus colegas terminan pidiendo una nueva iniciativa nacional en computación humana con la creación de un centro nacional dedicado a esta ciencia emergente.

Un centro nacional en los EE. UU. ciertamente parece una buena idea. La computación humana es un campo multidisciplinario que requiere experiencia en informática, ciencia de la complejidad, ciencias cognitivas, economía del comportamiento, interacción humano-computadora, etc.

Por lo tanto, tener un lugar donde los investigadores de estos campos puedan reunirse y trabajar juntos parece un paso adelante obvio.

Ref: arxiv.org/abs/1505.07096 : Hoja de ruta de investigación de EE. UU. para la computación humana

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