La pregunta lanzada este año 2017 por Edge.org es ¿Qué término o concepto científico debería conocerse más? Una de las respuestas interesantes la ofrece el profesor de Cornell University Jon Kleinberg. Su artículo gira en torno a la capacidad que hemos alcanzado de representar (o copiar) digitalmente casi todo lo que nos rodea. No solo es que hayamos logrado hacerlo en el sentido literal, a través de la imagen o la apariencia física, sino desde el punto de vista de la capacidad de reducirlo todo a números o datos, que tratados mediante algoritmos nos permiten duplicar cualquier cosa que se nos ocurra, incluido nosotros mismos (clonación y manipulación genética).
Si pinchas aquí puedes leer el original. La traducción al castellano a continuación
Tres personas están delante de un cuadro en un museo, cada una sacando una copia: un estudiante de arte realiza una réplica en pintura, un fotógrafo profesional toma una imagen con una cámara antigua de revelado y un turista hace una foto con su teléfono. ¿Cuál es el que más desentona?
El estudiante de arte está dedicando mucho más tiempo a la tarea, pero hay cierta sensación sobre que el turista con el teléfono es el elemento más extraño. La pintura sobre lienzo, como una película expuesta, es una representación puramente física: una «estampación» química sobre un medio receptivo. No hay representación distinta desde el punto de vista de encarnación física. En contraste, la representación que hace la cámara del smartphone de la imagen es fundamentalmente numérica. En una primera aproximación, la cámara del teléfono divide su campo de visión en una cuadrícula de minúsculas celdas y almacena un conjunto de números para registrar la intensidad de los colores en cada una de las celdas. Estos números son la representación del cuadro fotografiado; son lo que se transmite (en forma comprimida) cuando la imagen se envía a los amigos o se publica en redes sociales.
El teléfono ha producido una representación digital, una grabación de un objeto usando un conjunto finito de símbolos, dotado de significado gracias a un proceso para codificar y descodificar estos símbolos. El mundo tecnológico ha adoptado las representaciones digitales para casi todos los propósitos imaginables: grabar imágenes, sonidos, mediciones de sensores, estados internos de dispositivos mecánicos, y lo ha hecho porque las representaciones digitales ofrecen dos enormes ventajas sobre las físicas. En primer lugar, las representaciones digitales son transferibles: después de la pérdida inicial de fidelidad en la conversión de una escena física a una lista de números, esta versión numérica se puede almacenar y transmitir sin pérdida adicional, para siempre. Una imagen física sobre lienzo o película -por el contrario- se degrada, al menos un poco, cada vez que se reproduce o incluso se manipula, creando una inexorable erosión de la información. En segundo lugar, las representaciones digitales son manipulables: con una imagen representada por números, puede aclararla, afinarla o añadir efectos visuales simplemente usando aritmética en los números.
Las representaciones digitales han sido canalizadas por las computadoras, pero son fundamentalmente símbolos -diferenciemos de la tecnología que las registra- y estaban con nosotros mucho antes que cualquiera de nuestros dispositivos electrónicos actuales. La anotación musical, por ejemplo -la decisión tomada hace siglos de codificar composiciones usando un conjunto discreto de notas- es una brillante elección de representación digital, codificada manualmente con lápiz y papel. Y confirió los beneficios que todavía esperamos hoy que consiga lo digital. La escritura musical es transferible: una pieza de Mozart puede ser transmitida de una generación a la siguiente con un desacuerdo subjetivo limitado sobre el original. Y la partitura musical es manipulable: podemos transponer una pieza de música o analizar sus armonías usando los principios de la teoría musical, trabajando simbólicamente en las notas, sin nunca tocar un instrumento para realizarla. Puedes estar seguro que la experiencia completa de una pieza musical no se representa digitalmente en la página; no podemos saber exactamente cómo sonó una sonata de Mozart cuando originalmente fue interpretada por su compositor. Pero el corazón de la obra se conserva de una manera que habría sido esencialmente imposible sin la representación por un alfabeto de símbolos discretos.
Otras actividades, como los deportes, también se pueden dividir entre digital o no. El béisbol es particularmente fácil de seguir por la radio porque la acción tiene una representación digital: un conjunto codificado de símbolos que transmite la situación en el campo. Si sigues el béisbol y oyes que el marcador es un empate a 3, un avance de 3 y 2 y un corredor en segunda base, puedes sentir la tensión en la «visualización» del partido. Es una representación (narración) que es transferible -puede comunicar una imagen fiel de lo que sucedió en un juego a personas alejadas de él en el espacio o en el tiempo- y es manipulable, podemos evaluar la conveniencia de diversas decisiones del entrenador a partir de la pura descripción. Comparando con deportes como el hockey o el fútbol, estos carecen de una representación digital similar; puedes escucharlos (las narraciones) felizmente en la radio, pero no podrás reconstruir la acción en el campo con la misma fidelidad.
Todo esto va más allá de cualquier construcción humana. Complejas representaciones digitales nos han precedido durante al menos un billón de años. Con el descubrimiento de que el contenido de proteínas de una célula lo podemos codificar usando palabras de tres letras escritas en un alfabeto de cuatro bases genéticas, el campo de la biología tropezó con una antigua representación digital de notable sofisticación y poder. Y podemos comprobar los criterios de diseño: es transferible, ya que sólo necesitamos un mecanismo de copia de símbolo por símbolo para transmitir el contenido de tus proteínas a tu descendencia; también es manipulable, ya que se puede operar directamente sobre los símbolos del genoma y no sobre las moléculas que codifican.
Hemos llegado a un punto donde el diseño reflexivo de las representaciones digitales es cada vez más crítico.Son los sustratos en los que operan los grandes sistemas de software y plataformas de Internet, y los resultados que obtengamos dependerán del cuidado que tomemos en el proceso. Los algoritmos que alimentan estos sistemas no sólo codifican imágenes, vídeos y texto; nos codifican a cada uno de nosotros también. Cuando uno de estos algoritmos recomienda un producto, entrega un mensaje o hace un juicio, está interactuando no contigo sino con tu representación digital. Todo se convierte así en un desafío central sobre el que deberíamos reflexionar, de pensar profundamente acerca de lo que refleja esa capacidad de representación digital, y lo que obvia. Porque es lo que el algoritmo ve o piensa que ve: una copia tuya transferible, manipulable e itinerante a través de un paisaje siempre creciente de representaciones digitales.
Jon Kleinberg, profesor de ciencia computacional en la Universidad de Cornell