Ja us deia fa unes setmanes que, tot i que sembla que la intel·ligència artificial és a punt de guanyar-nos la partida a l’hora de “pensar la ciència”, l’espècie humana no podem resignar-nos. De fet, encara podem donar molta guerra.
Però avui no arribaré al punt de partida del post fins al final. Perquè no em linxeu, us faig una promesa: acabarem jugant (si voleu).
Estic segur que la majoria sabeu què és la computació distribuïda (o distributed computing). Si més no, intuïtivament. Segur que n’heu sentit a parlar. No? Vinga, us en posaré un exemple: us sona SETI@home? Aquest sistema de Cerca d’Intel·ligència Extraterrestre (justament el significat de SETI) es basa en la col·laboració de gran quantitats d’ordinadors (inclòs el vostre) per a analitzar les dades recollides en un radiotelescopi, de manera que se’n puguin obtenir més ràpidament resultats rellevants. Per a fer-ho, només cal instal·lar-se un programa que s’activa juntament amb el protector de pantalla, quan no es treballa a l’ordinador. Tot i la pèrdua de notorietat recent, és la millor mostra d’aquest tipus d’estratègia.
Una captura del protector de pantalla de SETI en funcionament
Aquest sistema, però, es pot fer anar encara un pas més enllà. I aquí sí que, tal i com esperàveu—i després del paper dominant de les màquines en el mètode anterior—, hi tornem a entrar nosaltres. Es tracta del pensament distribuït (o distributed thinking). En aquest cas, el principi és el mateix (dividir la feina per tal d’acabar-la abans) però els implicats són diferents: ja no es tracta dels vostres ordinadors buscant resultats rellevants, sinó de persones com vosaltres col·laborant per fer avançar la ciència.
Els darrers anys han sorgit diverses iniciatives d’aquesta mena, cadascuna amb les seves particularitats, però amb la mateixa idea de base: milions de parells d’ulls arreu del planeta s’hi veuen més i millor que un de sol. La idea és senzilla, però només la tecnologia desenvolupada a la Universitat de Califòrnia – Berkeley a partir del SETI@home ha permès portar-la a terme. Amb aquesta filosofia en ment, tots podem col·laborar a buscar partícules de pols sorgides de la cua d’un cometa (i posar-los noms com ara Orió o Sirius) [Stardust@home], localitzar ossos amagats al desert gràcies a fotografies de satèl·lit [Hominids@home], o interpretar si les galàxies que tenim a prop són el·líptiques o espirals [GalaxyZoo].
Diverses iniciatives que aprofiten la potència del pensament distribuït
Ara bé, si alguna cosa defineix tots aquests exemples que us he citat és que són tasques mecàniques, tasques que l’afortunat que se n’havia d’encarregar ha pensat que no era just gaudir en exclusiva del privilegi de fer-les. Tasques, en definitiva, que un ordinador faria millor si no fos perquè encara no s’ha aconseguit programar-lo—per exemple—per a identificar correctament una partícula de pols espaial (no us penseu, no és bufar i fer ampolles…).
Rosetta@home (també a Twitter: @rosettathome) és, en aquest aspecte, ben diferent. Per entendre-ho, cal tornar als origens, a la “simple” computació distribuïda en què es basa el programa SETI@home. Com el seu predecessor, demanava als seus usuaris que—amb la instal·lació d’un protector de pantalla—cedissin una part del seu temps de computació per a un projecte del laboratori: l’estudi del plegament de proteïnes.
Conèixer l’aspecte tridimensional d’una proteïna és essencial per entendre-la. En el seu origen, les proteïnes són simplement cadenes d’aminoàcids, les “peces” que les componen. Poden ser cadenes curtes, d’unes 50 unitats, o interminables tirallongues de milers d’aminoàcids. En tots els casos, però, la simple cadena no és suficient per conèixer la proteïna: la manera com aquesta tira es plega i replega sobre ella mateixa, en base a les interaccions dels aminoàcids, determina la funció de la proteïna.
La funció d'una proteïna sorgeix tant de la seqüència dels aminoàcids com del seu aspecte tridimensional
Analitzar aquestes estructures en un laboratori a partir de mostres biològiques és factible, però molt lent. En canvi, gràcies als avenços en seqüènciació gènica i genòmica, és possible deduir la composició aminoacídica de qualsevol proteïna. A partir d’aquí, només és necessària una gran potència de càlcul per—amb els algorismes adequats—deduir la forma que es deriva de cada cadena en concret. Justament, els grans supercomputadors (com el Mare Nostrum de la Politècnica) inverteixen una bona part del seu temps en aquestes tasques.
Així va ser com Rosetta@home, sorgit al laboratori de David Baker a la Universitat de Washington (Seattle, EUA), va decidir demanar l’ajut de gent d’arreu del món per accelerar la tasca. Al cap d’un temps, els seus usuaris van adonar-se que podien deduir moltes estructures abans no ho fes el programa, que treballa simplement de manera repetitiva i sense pensar. Davant d’això, els responsables del programa van decidir anar un pas més enllà. Com? Molt senzill: passant de la computació distribuïda al pensament distribuït!
Així va nèixer Foldit (Plega-la), un joc que tots podem descarregar-nos a l’ordinador per resoldre trencaclosques en forma de proteïna. Després d’una explicació de les normes bàsiques sobre les interaccions entre els aminoàcids, al jugador se li proposen diferents seqüències de proteïnes que ha de plegar correctament. El joc es fa més exigent a mesura que s’avança, i s’estimula la competició entre jugadors (i equips de jugadors) donant puntuacions més altes als més ràpids o que més s’han apropat a l’estructura correcta. I, més endavant, es proposen proteïnes d’estructura encara desconeguda, per tal que els jugadors facin les seves propostes, que si són prou bones es validen al laboratori.
Foldit és un joc que us permet col·laborar en importants avenços científics (Feu clic al logo per jugar-hi)
Gràcies a aquest joc, els investigadors han comprovat que la ment humana—sobretot diverses ments humanes pensant coordinadament—pot ser millor que els supercomputadors. Com demostren en un article recent a Nature (ben resumit en aquesta notícia, que és la base d’aquest post i que cita també els altres projectes ementats), les xarxes de cervells humans són en aquest cas més eficients que els millors ordinadors. Això es deu fonamentalment a tres capacitats que nosaltres explotem millor que les màquines: la millor visió espacial, l’aptitud d’arriscar-se a curt termini per obtenir beneficis més endavant, i l’habilitat per adonar-nos aviat que som en una via morta. Tot i que els programadors ja han començat a incloure els resultats que es deriven d’aquesta prova als algorismes de Rosetta@home, de moment mantenim l’avantatge.
Ho veieu, com encara no hem perdut la guerra?
Actualització 11/1/11: A través de la pàgina d’iCIENTIFICats a Facebook, la Sara ens fa arribar un pas més en aquesta estratègia: EteRNA és un joc que ens proposa plegar estructures de molècules de RNA; les millors es sintetitzaran (com en el cas del Foldit) en un laboratori. Gràcies per l’apunt, Sara!
iCIENTIFICats 