Una de las cosas que nos diferencian de otros animales es que nosotros como raza hemos logrado registrar el pasado. Es a eso lo que llamamos la «historia». Ahora, con las técnicas actuales de inteligencia artificial, los investigadores están alimentando a sus sistemas con miles de millones de palabras escritas sobre los diferentes temas a través de los años, de manera que con un análisis automático se puedan encontrar más patrones que nos puedan dar más luz sobre cómo somos y cómo actuamos.
Un equipo de la Universidad de Bristol alimentó 35 millones de artículos de 100 periódicos locales británicos que comprenden unos 150 años de historia, a través de un simple análisis de contenidos y con técnicas más sofisticadas de procesos de aprendizaje, es decir, de métodos de aprendizaje profundo. La computadora «leyó» unas 30 mil millones de palabras y los investigadores lograron identificar fácilmente los grandes eventos, como las guerras y las epidemias.
Cabe señalar que ya hay sistemas de computadora que aprenden sobre arte e incluso pueden armar discusiones sobre tópicos artísticos. Así entonces, tal vez en este caso lo más interesante es que con estas técnicas los investigadores han podido ver el nacimiento y la caída de las tendencias, en un estudio que comprende los años 1800 a 1950. Por ejemplo, podrían medir cómo declinó el vapor como fuente de energía y fue reemplazado por la llegada de la electricidad. En otros hechos similares, por ejemplo, podemos ver cómo se empezó a dejar de usar el caballo como medio de locomoción con la llegada de los trenes.
Por otra parte, en este interesante análisis de las noticias, se pudo ligar a gente famosa con las profesiones que eligieron, en donde el equipo descubrió que los políticos y escritores tuvieron más posibilidades de convertirse en famosos durante los años que vivieron. Los científicos y matemáticos son quienes lograron menos fama, pero son los que lograron una notoriedad más larga en tiempo.
No sorprende el hecho de que los hombres estuvieron mucho más presentes en las noticias, pero desde 1900 se empezó a mencionar cada vez a más mujeres en las notas. Esto parece indicar que hubo un progreso en este campo aunque de forma muy lenta. Y los investigadores hacen notar que los niveles de sesgo de género en las noticias de ahora no es muy diferente.
Es claro que estas vastas colecciones de noticias, que son los datos para el análisis, pueden dar más luz adicional sobre muchos eventos históricos aunque los propios investigadores reconocen que no hay un diseño de inteligencia artificial que reemplace a los historiadores en un corto plazo.
«Lo que no podemos automatizar es el entendimiento de las implicaciones de estos hallazgos para las personas», dijo el Dr. Tom Lansdall-Welfare, quien lideró la parte computacional del estudio. «Esto será siempre parte de las humanidades y las ciencias sociales y nunca de las máquinas», comentó.
El estudio se publicó en el Proceedings of the National Academy of Sciences.
Referencias: Universidad de Bristol, New Atlas