El nombre, AI, implica una réplica de la inteligencia humana en forma de silicio. Sin embargo, es fácil perder de vista el cerebro oculto que da vida a la IA. Exploremos la neurociencia como metáfora para entender esta premisa.
El cerebro adulto típico pesa alrededor de 3 libras. y consume 20 WATTs de potencia. Es una máquina notablemente eficiente. El psicólogo ganador del premio Nobel, Daniel Kahneman, alude a esta función de búsqueda de eficiencia cuando describe el pensamiento del Sistema 1 y el Sistema 2. Demostró que tenemos un método subconsciente y, por lo tanto, de baja potencia para procesar la información. Opera con más frecuencia que la función ejecutiva de mayor potencia.
Los expertos en neuroanatomía creen que los recuerdos están codificados con emociones, pero esas emociones no se almacenan individualmente. Son esencialmente referencias construidas y almacenadas en el sistema límbico. Básicamente, recordamos un evento y luego hay una tabla de búsqueda de cómo nos sentimos al respecto. También es una poderosa influencia en la forma en que inconscientemente tomamos decisiones.
Este sistema límbico, ubicado en el cerebro medio, influye en las decisiones futuras porque utiliza la memoria emocional como marco para lo que podría servirnos o matarnos. Sin él, tomamos decisiones subóptimas porque perdemos el contexto de riesgo o recompensa.
Del mismo modo, el análisis de IA sin todos los datos correctos conduce a un futuro defectuoso. Por lo tanto, vale la pena hablar sobre cómo es fundamental organizar y presentar "todos los datos correctos". La gestión de los datos desordenados, de gran volumen y no estructurados debe considerarse tan importante para la IA como el sistema límbico lo es para la función predictiva del cerebro humano.
Sin embargo, hay otros factores en la toma de decisiones automática más allá del sistema de memoria emocional. Exploremos más la metáfora del cerebro. Kevin Simler y Robin Hanson argumentan en su libro, The Elephant in the Brain: Hidden Motives in Everyday Life, cuán inconscientes somos sobre la naturaleza de nuestros propios comportamientos. Argumentan que somos como nuestros “primos” primates al actuar de acuerdo con motivaciones sociales. Ya sea que considere esta biología evolutiva o aprendida en la familia de origen, importa menos que comprender que hay algo más oculto en nuestros cerebros humanos.
Este punto ciego también podría explicar por qué los tecnólogos a menudo supervisan la gestión de datos como un fenómeno cultural. Por lo general, los expertos solo escriben sobre la gestión de datos en dos dimensiones. El primero está centrado en la tecnología. Comienza con tamaños de bytes, rendimiento y patrones de acceso. Esta es una mentalidad de plataforma que permite la adquisición, el almacenamiento y la disponibilidad de datos. Tiene un fuerte sesgo hacia los metadatos (datos sobre datos) porque este es el volante con el que se conduce el coche.
La segunda dimensión comúnmente explotada es el proceso. Esta vista a nivel de sistemas comprende toda la canalización, desde la adquisición en la fuente, hasta la clasificación y barajado, la catalogación, la presentación y, finalmente, el archivo. Es el punto de vista de la granja a la mesa. O más bien, desde el punto de vista de la granja a Tupperware. Se preocupa por el “cómo”, mientras que la tecnología adopta una perspectiva de “qué”.
