La tecnología computacional está intrínsecamente asociada a la memoria, por ejemplo, algunos de los componentes de la arquitectura básica de una computadora son tipos diferenciados de memoria como ROM o RAM; a un nivel más específico existen muchas estrategias para almacenar, procesar y recuperar los datos almacenados en esas memorias, es el caso de las cookies o de la memoria caché en los browsers. Adicionalmente los dispositivos informáticos y los sistemas de almacenamiento en la nube se han vuelto una parte fundamental de la cotidianidad.Hoy en día un teléfono no sólo guarda la información en el dispositivo mismo sino que lo hace a la vez en una cuenta en la nube, allá las fotografías, por poner un ejemplo, no solo son archivadas sino que como en una memoria humana son también procesadas con sistemas de visión artificial que las categorizan, ordenan cronológica y geoespacialmente, incluyendo procesos de identificación de las personas que aparecen en dichas fotos.
Esta condición determina un sín número de fenómenos de la visualidad contemporánea; entre ellos sucede algo curioso con las aplicaciones de manejo de fotografías y videos de los smartphones, hoy por hoy estos ofrecen a los usuarios sorpresivamente una serie de videos (no solicitados) creados automáticamente a partir de una selección de fotos o videos tomadas y recibidas por el usuario. En un principio la calidad de estos videos era relativamente torpe, había errores evidentes, pero hoy por hoy son de mejor calidad, incluyen movimientos de cámara sobre las fotos, fragmentos seleccionados de videos y música de fondo, en el iPhone por ejemplo, estos videos son llamados “Memories.” En un sentido amplio de lo que se trata es de la intromisión de una memoria procesada por la tecnología computacional, basada en el análisis de datos y procesos de aprendizaje de máquina. Para hacer que uno de dichos vídeos, una de dichas “Memories,” se vuelva parte de la memoria del usuario solo hace falta que se vea, repita y comparta con frecuencia, de tal manera se inserta en la memoria visual de quien la está mirando sobre todo cuando existe vínculos emocionales con las personas que aparecen en las fotos. Ahora, esos mismos videos son compartidos y otras personas los ven y así pasamos de una memoria episódica individual a una colectiva sin reparar en el hecho que esta ha sido creada de forma automática, con procesos opacos para los usuarios.
En décadas recientes científicas como Elizabeth Loftus y Kimberley Wade han realizado varios experimentos que muestran que es posible crear memorias falsas en individuos e incluso en colectivos usando diversas estrategias como compartir fotografías manipuladas; en últimas lo que sucede es que la memoria humana está en un constante reajuste y debido a ese proceso es posible crear nuevos viejos recuerdos. Eso significa que si en las “Memories” creadas en los teléfonos existen errores, por ejemplo una foto mal incluida como parte de un evento, nos pueden hacer recordar que alguien estaba en un contexto cuando en realidad no lo estaba. Estamos hablando en últimas de una memoria episódica creada de forma mixta entre redes de neuronas naturales y redes neuronales artificiales. Este va a ser sin duda una de las prácticas más complejas de autoidentificación de los años por venir dado que esos recuerdos serán lo que significó el álbum de familia para las generaciones pasadas o la carpeta de fotos en el computador para los años noventas. A la larga, la memoria construida por la máquina se convierte en parte de la memoria personal oficial porque estamos muy ocupados en tomar nuevas fotos que en sacar el tiempo para editar un video como el que automáticamente genera el sistema.
Pero existe un problema inquietante, que va más allá de esa intromisión de la memoria artificial en nuestra memoria personal a nivel individual. En una de las primeras ediciones de este año, en la revista Communications de la Association for Computing Machinery, ACM, ha sido publicado un artículo sobre un tema de investigación reciente ligado a la inteligencia artificial titulado Can AI Learn to Forget? escrito por Samuel Greengar. Partamos de que somos conscientes que nuestra cotidianidad está llena de experiencias de interacción con sistemas computacionales complejos que están basados en inteligencia artificial, machine learning y redes neuronales artificiales. Por futurista que esto pueda sonar, esos sistemas están presentes en prácticas cotidianas como en la acción de autocompletar una frase en un motor de búsqueda, en las sugerencias de palabras específicas para terminar de escribir un email, en las sugerencias de una nueva canción en un playlist de una plataforma musical o en un destino sugerido a visitar ofrecido por una aplicación geográfica. El artículo Can AI Learn to Forget? habla de la construcción computacional del olvido; uno de los problemas de la implementación de la AI y ML a gran escala es que para extraer una conclusión, por ejemplo del análisis de un grupo de fotos, se generan una enorme cantidad de datos que después no siempre se usan, estos son estados intermedios y procesos parciales. ¿Qué hacer con todos estos datos? Dado que son muchísimos, que están ocupando un espacio enorme en discos duros y que la infraestructura para almacenarlos es cara. La solución es simple, olvidarlos. Pero cómo hacerlo, cómo distinguir entre un paquete de datos significativo y otro que resulta ruido o que es redundante. Ese es el campo de investigación nuevo, de la amnesia computacional, que se encarga de automatizar esos procesos de olvido utilizando la tecnología más avanzada.
La anticipación que propongo es que en un futuro no lejano, la industria del olvido va a ser tan lucrativa como la de la memoria, y sucederá con el olvido como con la memoria, los dispositivos nos ayudarán a olvidar, o nos seducirán para hacerlo. Su incursión quizás sea aún más discreta de lo que podríamos pensar, los procesos sucederán en actividades cotidianas. Como se ha dicho, no es necesario hacer una cirugía a cerebro abierto para implantar una memoria, es solo cuestión de intervenir en los procesos digitales y en los sociales que estos desencadenan. El punto distópico es que en una gran medida las aplicaciones que autocompletan lo que buscamos, escribimos, que sugieren música, que recomiendan visitar un lugar, o que editan una serie de fotos para sugerirnos una “Memorie,” pueden bien pertenecer a una sóla organización, una sóla compañía. Esto abre claramente la posibilidad respecto a que las dinámicas del recuerdo y el olvido puedan ser procesadas a la medida de cada usuario, pero que se pueda hacer de la misma manera a un conjunto mucho más grande de gente de acuerdo a los intereses de una sola organización, recordemos que una sóla red social del presente tiene de 2 billones de usuarios, mucho más que cualquier país, por supuesto.
Estas dinámicas de recuerdo y olvido mediadas pueden tener serias implicaciones en la experiencia humana y entre ellas sin duda está la experiencia en la ciudad. La memoria y el olvido juegan un papel fundamental en los recorridos que hacemos, en el reconocimiento del espacio familiar, en las rutinas de acceso al lugar de trabajo, etc. Puede parecer exagerado, pero pensemos por ejemplo en aplicaciones para navegar los mapas de las ciudades, que se introdujeron hace relativamente poco tiempo y que hoy resulta un componente indispensable de la experiencia urbana. Quiero proponer que pensemos en un urbanismo que en lugar de trabajar con elementos materiales, trabajara con unos inmateriales como la memoria y el olvido, supongamos que se quiere buscar una rutina para que las personas visiten más los parques y para eso se tiene estrategias técnicas de olvido y memoria artificiales que intervienen para crear nostalgia individual y colectiva asociada a parques, esa nostalgia artificialmente construida eventualmente puede desencadenar una visita masiva a parques. Aquí es donde quisiera invitar al lector, a imaginar escenarios urbanos específicos para pensar en posibles memorias co-construidas entre humanos y máquinas que tengan impacto en la experiencia urbana. La interacción entre registro fotográfico y procesamiento digital con sistemas artificialmente inteligentes redefinirá la manera como nos relacionamos con el espacio, pero no podemos olvidar que existe una economía del espacio, cuáles serían las implicaciones para el mercado inmobiliario, para el espacio público, para las rutinas de trabajo y de ocio. ¿Es posible pensar en un urbanismo que entienda la sociedad como una construcción híbrida entre mentes biológicas y electrónicas en interacción? La creación de videos automáticos o “Memories” es un buen punto para empezar a elaborar sobre ello.
No sabemos cómo será la sociedad del futuro, quizás uno de los problemas es suponer que se trata de pensar en lugares comunes como colonias espaciales, nuevos viajes a la Luna o a Marte. No obstante, si pensamos en la condición tecnológica contemporánea, nuestra dependencia de herramientas como las apps de mapas, o de lo que significa que nuestras fotografías estén constantemente siendo procesadas y minadas, nos muestra de que las posibilidades de interacción entre los procesos de análisis y las acciones basadas en esos análisis pueden tener características inimaginables. Pensemos por un momento que hace dos décadas era inimaginable que una fotografía contenga también la información precisa del lugar donde fue tomada, hoy por hoy la gran mayoría de las fotografías tomadas con smartphones lo están dado que esté toman las coordenadas GPS del teléfono. Las sociedades del futuro estarán emplazadas en mutaciones de las actuales ciudades en lugares como América Latina, África, el Sudeste Asiático, ahí los problemas urbanos se mezclarán con los tecnológicos en un tándem inédito que es preciso imaginar para el futuro inmediato y para el 2084.
Andrés Burbano, UOC
