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Proust y la IA: cómo la literatura puede ser valiosa para la analítica de datos

Los sistema de predicción basados en ‘big data’ parecieran estar lejos de la literatura. Se les relaciona más con otras áreas de las humanidades como la lógica filosófica, la lingüística o la ética. Sin embargo algunos científicos perspicaces se han percatado de vínculos inéditos entre el análisis de datos y la narrativa.

Hace unas semanas, en una reunión antidisciplinaria organizada por Data & Analytics del BBVA, Iskra Velitchkova comentaba que la IA está todavía lejos de sugerir relaciones como la de la magdalena de Proust. Aquél bizcocho que retrotrae al protagonista de ‘En busca del tiempo perdido’ a su infancia. Esto es un buen ejemplo de cómo la literatura puede representar la complejidad de la mente humana. A partir de allí se vislumbra la ardua simulación artificial.

Siguiendo estas huellas podríamos preguntarnos cuáles son los aportes que la teoría narrativa ofrece al aprendizaje de las máquinas. Si la IA encuentra sugerencias desde la neurociencia, quizás habría que empezar a desarrollar una simbiosis con un ‘storytelling’ más profundo. James Wood en su libro ‘Cómo se construye una novela’ dice que “la casa de la ficción tiene muchas ventanas, pero dos o tres puertas”. El crítico de The New Yorker se refiere a que las formas de narración son pocas a pesar de la cantidad de información expuesta. Esta sería una primera clave interesante: la simplificación que logra el escritor al contar una historia a pesar de la multiplicidad de datos que la conforman.

Hay varios paralelismos entre el escritor y el programador. Los dos crean entidades como el narrador o la IA. Siguiendo con la cita de Wood podríamos decir que los dos manejan mucha información que han de ordenar y ofrecer condensada. Otra relación que me parece interesante es que el escritor y el programador han de comunicarse con “alguien”, sea el lector o el usuario. También hay vínculos en torno a las formas de contar la historia, el manejo del lenguaje, la descripción de los espacios o los tipos de lectores. Aunque no hay espacio para desarrollar todas estas ideas el más importante de los vínculos es que ambos imitan el pensamiento humano.

La elección del narrador que la teoría de la literatura denomina omnisciente es un camino a explorar. Un narrador omnisciente es un tipo de personaje al servicio del autor que sabe todo sobre una historia y la cuenta selectivamente. Pero lo hace con una sabiduría que le permite ofrecer información adecuada. Así el lector puede deducirla, implicarse en ella y emocionarse.

¿Algún día la analítica de datos podrá seleccionar datos con este tipo de inteligencia narrativa? En cualquier caso también habría que explorar la posibilidad real de saberlo todo y a partir de allí desarrollar una estructura narrativa coherente. Esto es lo que han logrado los grandes autores literarios. No solo construyendo una arquitectura del conocimiento en los mundos creados, sino siendo congruente con la psicología humana y no olvidando a sus personajes, sus espacios y una cronología específica.

Si de lo que hablaba Iskra Velitchkova es de sistemas de recomendación en IA, de alguna manera un escritor también podría ofrecernos algunas pautas al respecto. Los autores no se dirigen a una sola persona; escriben para un conjunto de lectores que prefieren una temática o un género literario. Los escritores son capaces de suponer aquellas preferencias que podrían tener sus lectores sin conocerlos individualmente.

Por eso influencian también en sus gustos, probablemente porque los lectores confían mucho en sus propuestas. Pero también sorprenden a sus seguidores. Aquellos algoritmos que son capaces de aconsejar al usuario en base de supuestas preferencias ¿realmente aportan novedades aportan a su bagaje? ¿Es ese conocimiento el único modo de recomendar nuevas posibilidades? Los grandes autores son buenos consejeros porque muchas veces nos sacan de nuestras zonas de confort y nos enseñan nuevos horizontes.

Un tipo de literatura que se ajusta mucho a los intentos de emulación de la IA es la literatura de viajes

Algunos programadores o inventores van y vuelven de la república literaria buscando inspiración. Christina Larson citaba al experto en IA Jiawei Gu en la última edición de Wired UK . Decía el joven ingeniero que “es una pena que Steve Jobs se perdiera la era del aprendizaje de las máquinas”. Gu supone que hoy Jobs hubiera estado interesado en poder aplicar a la IA lo cultivado en sus años de creación en Pixar.

Los escritores son capaces de traducir la información visualmente, ya sea mediante metáforas o imágenes. Esas construcciones son muy interesantes porque aportan una capacidad de concreción sobre informaciones que pueden ser disímiles. Un tipo de literatura que se ajusta mucho a los intentos de emulación de la IA es la literatura de viajes. Este género sintetiza la retórica con un hilo descriptivo fundado en la cantidad de información conseguida. Los grandes escritores de literatura de viajes compendian mucha información, pero sus libros son mucho más que guías de viaje porque sintetizan, emocionan y aconsejan al lector.

Uno de los grandes clásicos de este género, el británico Patrick Leigh Fermor, describe las orillas del río Eurotas, donde estuvo la antigua Esparta: “Álamos, sauces, chopos y plátanos se agitaban a lo largo de las riberas, los olivares moteaban de verde plateado las moderadas pendientes, y los troncos de los árboles proyectaban una sombra cada vez más larga. En numerosos lugares, la oblicua luz del sol atrapaba los discos de las eras, que, tan lisos e impecablemente circulares como la base para un templo cilíndrico, brillaban como monedas”.

Quizás la IA no puede hoy ordenar la información de esta manera. Pero estos modelos literarios son una forma de aprendizaje para que las máquinas puedan entender mejor cómo pensamos los seres humanos.

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