El espejo de la otredad

La otredad se presenta como algo distinto a nosotros, otro, un intruso, alguien que desconocemos sus comportamientos y costumbres y, por tanto, se transforma en un sospechoso. Sean, bien por miedo, que se produce por algo o alguien el cual no acostumbrados a tratar, o bien por ignorancia, que es aún peor.

La cuestión es que, lo ajeno, expresado como una reacción irracional ante lo distinto, se manifiesta cuando comprobamos nuestros intereses o nuestras amistades. ¿Cuántos de nosotros mantiene una amistad con alguien que no comparte nuestras opiniones? Preferimos en cambio tener gente que nos alague, felicite y aumente nuestro ego. Porque, de otra forma, viviríamos con la tensión de caer en una discusión, derivando en un acuerdo tácito de, o nunca hablar de tal tema, o no vernos. Habría una atmósfera de miedo. Pues las relaciones humanas son difíciles…

Pero las relaciones con las ideas —abstractas—, en particular, de artefactos computacionales, evidencian una ausencia de estos problemas. Sus dificultades yacen en alcanzar una coherencia a través de la claridad de sus definiciones. Luego en transmitirlas a otras personas que podrían: aceptarlas o rechazarlas. Una empresa filosófica y no puramente técnica.

¿Qué es un programa? ¿Qué es un software? ¿Cuáles son los elementos subyacente de la computación? ¿Qué diferencia un algoritmo de una demostración matemática? Preguntas todas cuales carecen de una respuesta definitiva, y que pondría en aprietos a cualquier ingeniero de software o científico de la computación. Pues cada uno de esos conceptos: «algoritmo», «programa», «software», sus fronteras no están delimitadas porque no son estáticas sino dinámicas. A medida que avanza el tiempo, la formas de concebirlas van mutando.

Por ejemplo, en el caso del aprendizaje profundo (DL), ¿cuándo tratamos con un modelo podríamos hablar de algoritmo? Pues no parece obvio. Un modelo de DL no es igual a implementar un algoritmo de ordenamiento, por decir algo. Un modelo de DL es más una forma cuidada de obtener datos, que deben estar limpios, equilibrados, y que permitan crear predicciones acertadas; así, la forma de construir un modelo difiere bastante de implementar un algoritmo.

Todas estas preguntas no van de cómo resolver problemas prácticos, sino de resolver problemas conceptuales. Con el propósito de entender mejor un campo, entregando, de esta manera, herramientas para una óptima educación y conceptualización de implementaciones de sistemas complejos. Y ahí rádica su riqueza.

Los conceptos parecen otros, esas otredades, que son difíciles de atrapar. Sin embargo, observadas desde una cierta tranquilidad, nos dan esa tranquilidad de mirarnos al espejo… Esta vez sin miedos.