Una ciencia emergente nace del crowdsourcing: la Computación Humana

La sabiduría colectiva se ha convertido en un recurso tan poderoso y accesible a través de Internet que no es de extrañar que grandes y pequeñas compañías quieran sacarle provecho, pues permite desarrollar proyectos que, de otra forma, requerirían mucho tiempo, esfuerzo y recursos. Ese esfuerzo colaborativo utilizado para generar conocimiento es la base de servicios tan dispares como la Wikipedia, Duolingo o Amazon Mechanical Turk.

Tan importante es este recurso que los científicos ya le han dado un nombre: Computación Humana. El segundo paso es cuestionarse sobre la mejor manera de explotarlo a nivel global. Un grupo de científicos de la computación, pioneros del crowdsourcing y visionarios ha creado una hoja de ruta para la investigación de la Computación Humana.

El equipo, dirigido por Pietro Michelucci, del Human Computation Institute, destaca el éxito que han tenido sistemas de computación humana para solucionar problemas complejos que hubieran resultado difíciles o costosos para una máquina. Sin embargo, son conscientes de que su potencial es aún mayor. Para debatir sobre ello mantuvieron un encuentro el pasado año cuyas conclusiones acaban de publicarse en el popular servidor de artículos científicos ArXiv, de lo que dan cuenta en la web TechnologyReview.

En primer lugar alaban los grandes éxitos de la computación humana, caso del proyecto Foldit, un videojuego online con el que se pretende predecir la estructura de las proteínas en forma de puzles que los jugadores deben encajar. Los creadores mantenían que si las proteínas son parte de tantas enfermedades, también pueden ser parte de la cura.

Así, desde su lanzamiento en 2008, Foldit ha sido la base de cuatro publicaciones científicas. La última resolvió un problema que había tenido atascados a los científicos durante una década. Los jugadores entregaron nuevas ideas respecto a la estructura de una enzima que afecta a las proteínas y que es crítica para la reproducción del VIH. Con esta ayuda, los científicos obtuvieron la estructura de la enzima en tres semanas, e identificaron drogas para neutralizarla.

En la misma línea, a través del proyecto Zooniverse, cualquier ciudadano puede identificar cráteres en la luna o catalogar galaxias en imágenes astronómicas, entre otras muchas cosas. De nuevo se repite el esquema que garantiza el éxito del crowdsourcing: su carácter lúdico, el beneficio social que se deriva de la participación, la aceleración y abaratamiento de la innovación y la implicación de la sociedad.

El futuro

Estos son ejemplos constatados de proyectos que funcionan, pero los científicos también abordan en su estudio iniciativas que quieren impulsar. Una de ellas es el Proyecto Houston, llamado así en recuerdo de que sólo el trabajo a contrarreloj de miles de técnicos y científicos logró salvar a los astronautas del Apolo 13 tras la explosión a bordo camino de la Luna.

Su idea es que se pueda ejercer una ayuda similar, quizás más mundana, cuando alguien se encuentre en problemas, por ejemplo, ante casos de depresión o riesgo de suicidio. La herramienta debe ser capaz de analizar y comprender el lenguaje natural para detectar signos de estrés y ofrecer ayuda.

Esto se conseguiría componiendo una personalidad a partir de diferentes experiencias individuales en colectivos, con el apoyo de técnicas de inteligencia artificial. "El Proyecto Houston podría proporcionar una personalidad consistente amable y paciente, incluso si el ambiente que rodea al usuario cambia por completo con el paso del tiempo", aseguran.

Otra idea es desarrollar el campo del aprendizaje a través de crowdsourcing. Buen ejemplo de esto es Duolingo, una aplicación que ofrece clases de idiomas gratuitas mientras que actúa al mismo tiempo como un servicio de traducción de documentos, como recogimos en un artículo de Tendencias21. Sin embargo, los científicos se cuestionan porqué se ha detenido el desarrollo del ámbito educativo en la traducción y el aprendizaje de idiomas.

Un planteamiento similar ayudaría a los usuarios a aprender nuevas habilidades mientras realizan un trabajo online, un proceso que debe permitirles asumir roles más complejos. En esta línea proponen un proyecto ligado a la radiología. En este campo es importante reconocer los tumores en imágenes de rayos X, una tarea que los algoritmos de visión artificial aún no realizan de forma fiable, como lo haría un humano.

Un novato podría empezar observando imágenes fáciles de clasificar y progresar a casos más difíciles a medida que demuestra cierto nivel de competencia. En palabras de Michelucci, "el aprendizaje online no deja de ser un trabajo y al mismo tiempo puede influir sobre la educación o empleo del usuario en el futuro".

Por otro lado estarían los proyectos de crowdsourcing informativos, por ejemplo para ayudar a las familias más desfavorecidas a encontrar prestaciones sociales a través de la red. La navegación en páginas de este tipo de programas no suele ser muy accesible, por lo que representa una dificultad desproporcionada para aquellos con más más probabilidad de beneficiarse de ellos: quienes no tienen hogar, discapacitados, familias con bajos ingresos, etc. La idea es que otros internautas asuman parte de esa carga mientras ellos tienen más tiempo para otras tareas como encontrar trabajo o dedicarse a su salud.

Implicaciones

Estas son algunas de las metas, pero plantean interrogantes importantes. El principal es la naturaleza de las implicaciones éticas, legales y sociales de la computación humana.

¿Cómo se puede diseñar este trabajo para que la participación humana sea digna y significativa? ¿De qué forma plantear los resultados para que las personas más vulnerables puedan beneficiarse de ellos? ¿Cuál es la división óptima entre el trabajo de máquinas y humanos para conseguir un resultado específico?

Michelucci y su equipo se preguntan sobre estas y otras cuestiones que serán cruciales para un buen desarrollo de una ciencia emergente como es la computación humana. Como también lo será la financiación, a la que igualmente han dedicado un apartado de análisis en el estudio. Su objetivo es desarrollar una iniciativa de computación humana en Estados Unidos con la creación de un centro nacional dedicado a esta ciencia.

En ese sentido alegan que se trata de un campo multidisciplinario que requiere conocimientos en informática, ciencias de la complejidad, ciencias cognitivas, economía del comportamiento, interacción hombre-máquina, etc. Un espacio común donde los investigadores de estos campos pueden reunirse y trabajar juntos parece un paso obvio para seguir avanzando.