La guarida del algoritmo que piensa por ti

Pandu Nayak –vicepresidente de búsquedas de Google– confirmó el 3 de febrero que la compañía ya estaba probando su nuevo algoritmo. «Se llama MUM (Modelo Unificado Multitarea) y es mil veces más potente que la versión actual gracias a los avances en inteligencia artificial (IA) que incorpora». Se trata de la actualización más importante desde que Serguéi Brin y Larry Page, dos universitarios en 1998, crearon Google en un garaje. Aquel algoritmo fundacional cambió el mundo tal y como lo conocemos porque facilitó el acceso a la información de una manera nunca vista, lo que propició un efecto dominó que ha impulsado las ciencias, las artes y los negocios a nivel planetario y, de paso, ha cambiado radicalmente nuestras vidas. Pero hay historiadores de la tecnología que sostienen que también hizo algo menos evidente, pero más profundo: cambió nuestros cerebros. (Aclaremos: un algoritmo no es más que un manual de instrucciones para resolver un problema. Si el problema es cocinar una tortilla de patatas, el algoritmo sería la receta).

La primera y última vez que Google reveló cuál era el verdadero tamaño del conglomerado de algoritmos que forman su sistema operativo fue en un seminario de ingenieros que se celebró en 2015: ¡nada menos que dos mil millones de líneas de código! (Un programador que escribiera cien líneas diarias, de lunes a viernes, tardaría 80.000 años). Y no fue algo premeditado, sino más bien una indiscreción de Rachel Potvin, por entonces jefa de la nube de Google y que hoy trabaja para la competencia (Microsoft). «Los primeros empleados decidieron trabajar con un base de datos compartida y un sistema de control centralizado. Y así ha seguido. Parece una locura, pero funciona», señaló. Ese inmenso galimatías está en un solo lugar. Es decir, todos los algoritmos y modelos del universo Google (buscador, mapas, correo...) se ubican en un único repositorio, aunque duplicado para evitar caídas por apagones o ciberataques, y distribuido en una decena de centros de datos, desde The Dalles (Oregón), en unas naves perdidas en un paisaje de película del Oeste, siempre humeantes por el vapor de agua para enfriar cientos de kilómetros de cables y aparatos, hasta Hamina (Finlandia), en las instalaciones de una antigua empresa papelera. Y lo más loco es que los 27.162 desarrolladores que la compañía tiene en plantilla meten mano en ese repositorio cada día desde todo el mundo. Y también cientos de robots. Todos tienen acceso a todo, excepto a partes muy sensibles de PageRank, las que otorgan las puntuaciones que colocan a unas páginas en los primeros lugares del buscador y condenan a otras al ostracismo. Y que son tan secretas como la fórmula de la Coca-Cola.

Interpreta lo que pensamos

Que Potvin se fuera de la lengua no importó. Google, por aquel entonces, sacaba pecho. La era de los algoritmos era como la era de Acuario para los hippies. Al fin y al cabo, nos facilitan la vida. Hoy hemos perdido la ingenuidad y sabemos que también nos manipulan. Lo que no sospechábamos es que el algoritmo de Google también nos ha reconfigurado el cerebro. «Cuando aprendes a leer y escribir, también aprendes a estructurar la información. Y cuanto más lees y escribes, más diestro eres», explica el historiador James W. Cortada a The Washington Post. Google explotó una idea que circulaba desde la Ilustración: si buscas información sobre algo, seguramente alguien ya habrá escrito sobre el tema, así que solo tienes que encontrarlo. Y recurrió a un atajo que está teniendo consecuencias nefastas. «Antes, para buscar información ibas a un libro de texto, una enciclopedia, alguien que supiera del asunto... Y para acceder al dato consultabas una tabla de contenidos. Por eso recibías unos conocimientos que estaban estructurados y no solo ese dato aislado. Hoy tecleas una palabra o dices una frase. Esto equivale a consultar el índice onomástico de un libro. El problema, y no culpo a Google, sino a la naturaleza de Internet, es que muchas veces la gente solo accede a ese dato descontextualizado. Es lo que flota en la superficie, como los restos de un naufragio». No hay referencias, sino un conjunto de conocimientos deslavazados. No hace falta memorizar, pero se facilita la propagación de los bulos. Y Cortada advierte de que se está produciendo un cataclismo intelectual. «Hace falta una nueva alfabetización para vivir en un mundo basado en búsquedas».

Cuando Nayak confirmó hace unas semanas que la compañía ya estaba probando su nuevo algoritmo, quiso resaltar el alcance del acontecimiento haciendo un repaso por la historia del buscador, desde aquel primero, que se llamó PageRank y que Brin y Page quisieron vender por un millón de dólares a Yahoo!, la cual rechazó la oferta. Hoy, Google vale 460.000 millones y el buscador es la página con más visitas del mundo. «En los primeros días, nuestros sistemas buscaban palabras coincidentes. Por ejemplo, si escribías 'pziza' tenías que volver a hacer la búsqueda con la ortografía correcta para encontrar una pizzería. Con el tiempo aprendimos a detectar estos errores». Aquel motor de búsqueda era muy primitivo, pero ya tenía algo que lo diferenciaba de la competencia: obtenía resultados relevantes en una fracción de segundo. Google desbancó a su rival (Altavista) por la calidad de su algoritmo, inspirado en la manera en que se ordenan las publicaciones científicas: cuantas más citas tienen, mayor es su autoridad. El buscador de Google rastrea los enlaces a una página y establece un ranking según su número y la importancia de los sitios vinculados. Para eso necesita conocer todas las páginas que componen la web. En aquella época, unos 15 millones. Hoy, la fórmula sigue funcionando, aunque la parte visible (y rastreable) de Internet tiene la friolera de 43 billones de enlaces. Y el motor de búsqueda es un monstruo que no está compuesto por un solo algoritmo, sino por cientos. Conviven los antiguos (actualizados) y los modernos.

Aunque el sistema se actualiza unas 500 veces al año, la incorporación del aprendizaje profundo (2015) había sido la mayor innovación hasta la fecha. El buscador ya era capaz de adivinar qué pasaba por la cabeza del que hacía la consulta incluso antes de que terminase de escribirla. En 2018 se introdujeron las redes neuronales. Y Google afinó de tal modo que ofrecía resultados coherentes, aunque el usuario solo tuviese una idea difusa de lo que andaba buscando. Un año más tarde introdujo los últimos avances en comprensión del lenguaje hablado.

Pero ahora MUM va más allá. «Se ha entrenado en 75 idiomas y en muchas tareas diferentes. Es multimodal: entiende texto, conversación, imágenes y vídeos», comenta Nayak. Puedes preguntarle en español, pero si la información más sustanciosa está en japonés te la mostrará (por supuesto, traducida). Puedes hacerles una foto a unas botas y te dirá dónde comprarlas. «Aunque está en pruebas, lo hemos utilizado para mejorar las búsquedas sobre las vacunas y se integrará en Google Lens (una aplicación móvil de reconocimiento de imagen) en los próximos meses». Sin embargo, ya está recibiendo críticas muy duras. La IA es muy rápida, pero a menudo no hace falta hacer clic en un enlace ni salir de la página de resultados de Google, lo que resta tráfico (e ingresos) a millones de sitios y negocios. Además, que quite trabajo al usuario no quiere decir que sea mejor. Emily Bender, profesora de Lingüística Computacional de la Universidad de Washington, cree que el ser humano pierde así la oportunidad de evaluar la fiabilidad de la información, rastrear su origen y otras tareas que requieren un esfuerzo, pero que compensan obligándolo a pensar. «También hay una serie de preocupaciones éticas y medioambientales sobre los grandes modelos lingüísticos que Google necesita para alimentar herramientas como MUM, y que consumen cientos de miles de kilovatios por hora de electricidad», advierte la plataforma Quartz.

Comienza el baile

Google no ha dicho cuándo va a poner en funcionamiento MUM. No suele avisar de sus actualizaciones. Por estrategia comercial. De que el algoritmo sea benévolo y te coloque entre los primeros resultados dependen muchos negocios y cualquier pista puede convertirse en información privilegiada. Por eso hay páginas especializadas que van informando de la temperatura del algoritmo a diario. Una de las más seguidas es MozCast, que llevaba registrando una volatilidad inusual en las últimas semanas. Esto quiere decir que los resultados de las búsquedas cambiaban mucho de un día para otro. Cada vez que Google acomete un cambio fundamental, un proceso lento de dimensiones colosales, se produce una danza frenética de fluctuaciones en el posicionamiento de las páginas. Como dicen los analistas, el baile ha comenzado.

Mucho más que ceros y unos

Otros algoritmos que cambiaron el mundo

LOS QUE COMPRIMEN

La revolución del streaming fue posible gracias a los llamados 'algoritmos de compresión', que codifican audio y vídeo para reducir el tamaño de los ficheros, de tal manera que se reduce el tiempo que tardan en transmitirse, y permiten después su recuperación. No podrías darte un atracón en Netflix sin ellos.

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LOS QUE ELIGEN POR TI

El algoritmo sabe lo que te gusta mejor que tú. Las aplicaciones de citas, como Tinder, te ayudan a encontrar pareja. Pero han traído nuevas costumbres, como el caspering, cuando te dan largas y nunca quedan contigo; o el ghosting, cuando el amor de tu vida desaparece sin más.

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LOS QUE VIGILAN

Los algoritmos de predicción sirven para algo tan inocente como completar palabras cuando escribimos en un buscador... Pero también analizan imágenes de cámaras de seguridad y tratan de adivinar si alguien es un delincuente en potencia por su vestimenta, lenguaje corporal o aspecto... Palantir fue pionera.

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