De observar comportamientos de organismos biológicos, a investigar cómo emergen

Después de estar revisando los principales aportes de la investigación sobre biomímesis social, destacaría tres puntos:

    1. Los ejemplos de biomímesis social que se presentan como paradigmáticos se reducen a formas de Swarm Intelligence (utilización de algoritmos bioinspirados para la optimización de rutas o planifación de transportes o envíos de mercaderías) y en ningún caso son ejemplos de innovación que transforman la organización en una entidad más respetuosa con el medioambiente.
    2. El término biomímesis social, entendido como estrategia de innovación basada en observar la manera como se organiza la naturaleza para resolver problemas humanos (i.e.colonias de hormigas, enjambres de abejas…) requiere de una reflexión profunda y de un marco teórico (muy volátil todavía) que permita encajar las perspectivas sociales (psicológicas, antropológicas y organizacionales) preocupadas por aproximarse a la complejidad del comportamiento humano y a la supercomplejidad de las organizaciones sociales actuales, con perspectivas más técnicas como la biología, la física, la química o las ciencias de la computación, que son las que pueden resolver de manera científica las características de los procesos evolutivos o ¿cómo aparece aquello en lo que queremos inspirirarnos?.
    3. Aunque sus autores no utilizan el término biomímesis social, los modelos más biomiméticos (biomimicry) de innovación organizacional no se basan en la utilización de IA para mediar entre los individuos que conforman la organización, sino en promover un cambio de consciencia en cada uno de estos individuos a través de la educación (chaortic model, amoeba lidership, eco-literacy).

Por un lado, queda claro que el uso de estregias bio-inspiradas para la innovación organizacional es aún un campo donde seguir investigando, aunque seguramente sería más productivo si no se limitara al enfoque de la biomímesis (biomimicry). Más aún, parece evidente que en los próximos años la IA debería hacer grandes aportes en el área de la innovación organizacional (sistemas expertos o sistemas de recomendación para la toma de decisiones entrenados por los individuos de la organización), ya que tal y cómo se ha puesto de manifiesto, las organizaciones actuales necesitan modelos más flexibles, adaptativos y resilientes para poder operar de manera efectiva en entornos cada vez más complejos, dónde la incertidumbre aumenta de manera exponencial, así como también requieren cada vez más de asistencia tecnológica para procesar el gran enredo interacciones a través de las cuales tienen lugar los procesos cognitivos de la organización.

Para afrontar estos retos, es necesario ir un paso más allá de las estrategias biomiméticas analizadas (basadas generalmente en la observación de comportaminetos de superorganismos biológicos que puedan utilizarse para resolver problemas humanos .i.e. enjambres de abejas, colónias de hormigas, bancos de peces, bandadas de pájaros) y empezar a observar cómo es que emergen estos superorganismos biológicos, que tomamos de inspiración.

Esta reflexión se sustenta, en el convencimiento de que la IA puede hacer grandes aportes para que las organizaciones sociales logren adaptarse a entornos complejos, y por lo tanto evolucionar en entidades más flexibles y adaptativas que emergen de la cooperación. Por lo que se propone como punto de partida, llevar la bio-inspiración a un nivel más abstracto, y dejar de observar los superorganismos biológicos y sus comportamientos para empezar a analizar cómo es que emergen entidades racionales de segundo orden (más concretamente se simularan entidades computacionales emergentes) con tal de poder analizar el papel que juegan la percepción y los protocolos comunicacionales y los algortimos de aprendizaje en lo que se denomina cognición de segundo orden. En otras palabras, se propone un modelo multi-agente (MAS) experimental para poder observar fenómenos emergentes, que con el tiempo pueda llegar a contribuir en el diseño de agentes inteligentes más adaptativos, por un lado,  y a inspirar  las estrategias de innovación organizacional bio-inspirada del futuro, por otro.

Kurzweil, Accelerating Intelligence

En pocas semanas voy a emprender el viaje académico más importante para mi hasta ahora, un doctorado en Inteligencia Artificial, con una beca del CONICET y como investigador del Laboratorio DHARMa (UTN FRM). La principal motivación es indagar sobre Inteligencia Colectiva, Sistemas Complejos  y  sobretodo tratar de comprender como los humanos podemos colaborar a gran escala como un gran meta-organismo, asistido -de momento- por una Inteligencia superior (de segundo orden). Son muchas las emociones, dudas y motivaciones. Pero siento que esto un el primer paso hacia nuevos horizontes, y hacia una línia de investigación que se nutre y surge de los límites entre la antropologia y la Inteligencia Artificial.

En este post, quería hacer referencia a la figura de Ray Kurzweil (conocido entre otros por sus tesis sobre la singularidad) y al «grupo de estudio» KurzweilAI, una publicación online que se convierte en una referencia en el campo de la Inteligencia Artificial, y en una inspiración disruptiva que personalmente me ha servido para reflexionar, antes de empezar, sobre algunas cuestiones estructurales: ¿para qué quiero investigar? ¿Cual es el fin de poner la Inteligencia Artificial  al servicio de los sistemas sociales? ¿cómo puede evolucionar la cooperación entre inteligencias (humana-artificial)? Y pensar en cómo la vida y la tecnología son dos variables que juegan, en sus mutaciones, entre la utopía y la distopía.