Cambiando el equilibrio de poder entre el hombre y la máquina

20 octubre, 2016
Foto Pexels CC0 License

Por mucho que amemos a los ordenadores, nosotros los seres humanos, y los sistemas que diseñamos – hemos tenido siempre las de ganar. En el laboratorio del Instituto Weizmann del Prof. David Harel, sostiene que esta «relación de poder» ahora se está revisando y brinda una visión con algunos matices.
«Desde el comienzo de la era del ordenador, la programación se ha basado en una máquina a la que se le dice exactamente qué hacer, de modo que la máquina nos serva a nosotros», dice el profesor Harel, miembro del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas del Instituto Weizmann. «Pero creemos que ha llegado el momento de cambiar el equilibrio entre el hombre y la máquina.»
El Prof. Harel es el creador de los lenguajes visuales de vanguardia para sistemas de diseño «Statecharts» en 1984 y de los «Gráficos de secuencia en vivo» (LSC) en 1998 a los que se les atribuye haber «liberado» a los programadores e ingenieros, simplificando drásticamente la traducción de las ideas abstractas en código informático formal. Ahora, junto con el Dr. Assaf Marron y otros miembros de su equipo de investigación, ha fijado su interés en el lanzamiento de lo que él cree que será la próxima revolución de los sistemas de diseño.

Es un enfoque que él llama «Wise Computing» (Computación Sabia), en el que la computadora realmente se une al equipo de desarrollo como un socio igual, bien informado, con el que es posible tratar, y de forma proactiva y responsable.
Wise Computing implica un entorno de ingeniería de software inteligente que proporciona lo que los desarrolladores de sistemas profesionales han llegado a esperar -poderosas herramientas para la programación y el análisis. Además, sin embargo, se impregnará la suite de desarrollo con el conocimiento de los principios de ingeniería, así como con información completa sobre el dominio específico en el mundo real en el que, finalmente, el sistema será utilizado. Esto le da al equipo «experiencia» para aprovechar, lo que le permite contribuir activamente en el diseño del proceso, algo que antes era competencia exclusiva de los programadores humanos y expertos en el dominio.
«Sobre la base de este enfoque», dice el profesor Harel, «hacemos posible que el equipo participe en un diálogo permanente. No sólo la computadora monitorea las decisiones del programador humano en tiempo real, sino que realmente toma parte en el proceso de toma de decisiones, de manera proactiva guiando el programador hacia mejores resultados».
El nuevo enfoque también imita y aplica potentes capacidades que poseen los seres humanos, pero que no son específicos de desarrollo de sistemas. «En Wise Computing, la suite de diseño «avisa» espontáneamente sobre patrones inesperados en el comportamiento del sistema, y los clasifica deseados o no deseados», explica el Dr. Marron. «A continuación, puede proponer pruebas y soluciones a los problemas detectados. Esta funcionalidad sin precedentes es posible porque al menos algunos de los conocimientos, las habilidades y la experiencia de los expertos humanos se ha incorporado en la herramienta de diseño en sí misma».
Wise Computing también puede reducir los errores. «En lugar de preparar un millón de líneas de código y a continuación intentar llevar a cabo luego la verificación de los hechos para comprobar cómo funcionan en conjunto, Wise Computing ayudará a los diseñadores a conseguir el diseño general de modo mucho más breve», dice el profesor Harel.
Otra ventaja de este enfoque es su uso sofisticado del lenguaje natural. Junto con su antigua estudiante de doctorado, la Dra. Michal Gordon, el profesor Harel fue capaz, por primera vez, hacer posible el uso de un inglés «razonablemente rico» para escribir programas de LSC plenamente ejecutables. Según el profesor Harel, este enfoque representa un importante paso adelante en conseguir que las computadoras entiendan la forma en que los seres humanos se comunican de forma natural, en lugar de requerir conjuntos de instrucciones dictadas en lenguaje de programación formal.
«La computadora traduce los resultados de esta ´conversación´ en código de forma automática», dice el profesor Harel. «Nuestra demostración ya muestra cómo los seres humanos y los ordenadores pueden compartir la responsabilidad de la creación de un sistema informatizado. Pero la conversación ha empezado realmente».
El Prof. Harel es financiado por el Fondo Benoziyo para el Avance de la Ciencia, el Centro Braginsky para la interfaz entre la ciencia y las humanidades, y el Instituto de Liderazgo Willner para el Instituto de Ciencia Weizmann. Prof. Harel es el titular de la Cátedra William Sussman de Matemáticas.

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One thought on “Cambiando el equilibrio de poder entre el hombre y la máquina”
  1. La inteligencia artificial, que es más o menos lo mismo de lo que se trata en el artículo, es un sueño desde hace años, pero a día de hoy no se ven muchos avances significativos, y ni de lejos es como en las películas. Con la aportación de muchos usuarios se pueden mejorar algunos aspectos de las inteligencias artificiales, en concreto su aprendizaje de los significados de las palabras sueltas, pero hace poco Microsoft probó una inteligencia artificial para que colaborasen los usuarios en internet y fue boicoteada, los medios dijeron que en pocas horas se convirtió en un nazi. También aparecen muchas promesas de lenguajes de programación sencillos, por ejemplo para niños, hasta con cubos físicos que se colocan sobre una mesa como si fuesen juguetes, o existen muchos lenguajes para inexpertos, de estos los que he probado no son más que un programa para que el usuario programe alguna cosilla para que haga apenas una o dos cosas, cuando los programadores de verdad saben que con los lenguajes de programación deben tener acceso a prácticamente todos los límites de la máquina y que existen muchas reglas que los neófitos no entienden o son muy complicadas para ellos. El lenguaje de programación es una especie de traductor de un lenguaje con unas reglas muy determinadas al código que entienden las máquinas, existe una relación que cuanto más facilón es programar más ineficiente y más inexpertos se «apuntan» a programar que hacen deficientes e ineficientes los ya de por sí ineficientes códigos que traducen los lenguajes de programación más modernos. Por tanto, sin haber probado esta solución, me inclino a pensar que no será sencillo de llevar a cabo o no será lo que promete.

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