Tag Archives: hipòtesis

Un resultat negatiu també és un resultat

La idea resulta lògica, oi? Un resultat sempre és un resultat, sigui positiu o negatiu. Doncs això tan obvi no sempre es veu així al “mundillo” de la Ciència. Per entendre-ho, però, abans cal explicar com funciona aquest món:

La Ciència o, més ben dit, la ciència acadèmica, gira al voltant d’un element principal: les publicacions. Si tu publiques (si el teu grup publica), és més senzill aconseguir diners per investigar, guanyes prestigi, el teu currículum millora i pots optar a millors llocs de feina… Tot això afavoreix que continuïs publicant, i així el cicle torna a començar. El mecanisme és senzill, oi? Bé, doncs, avancem.

La Ciència gira al voltant dels papers (articles científics): llegir-ne buscant idees i publicar-ne com més millor

I què es publica? La resposta lògica (i correcta): els resultats de la recerca. I en aquest punt és on hem de posar-hi un “Sí, però…

, es cert que els científics publiquen els resultats de la recerca que han fet. Però en la immensa majoria de casos NO publiquen (no sé si dir publiquem) tots els resultats, sinó només aquells que els donen la raó, els que confirmen la seva hipòtesi. I això per què ho fan? Volen amagar-nos alguna cosa? No, és clar: senzillament no es dóna valor als resultats negatius.

Des del meu punt de vista (i tinc la sensació que no sóc l’únic que pensa així) aquest és el gran problema de la publicació científica avui en dia. I és un problema perquè—al meu entendre—alenteix la Ciència. El fet que els resultats negatius no es publiquin els converteix en invisibles i, per tant, es repeteixen una vegada i una altra en laboratoris de tot el món… sense ni tan sols saber-ho!

Parleu amb qualsevol persona que es dediqui a la ciència professionalment, i us podrà dir com n’és de frustrant que un experiment “no surti“. Moltes vegades aquest experiment significa setmanes o mesos de feina, seguir protocols estrictament per no ometre’n cap pas, allargar les jornades al laboratori perquè entre pas i pas del protocol has d’esperar un parell d’hores… i creuar els dits perquè, després de tot aquest esforç, el resultat sigui justament el que esperes. I no. El coi d’experiment no surt com esperaves.

Toca repetir-lo. Si hi ha sort, podràs reprendre’l en algun punt intermig del procés; si no n’hi ha, doncs tornem-hi des del principi. Probablement, la repetició no servirà de res. Llavors és el moment de repassar tot el protocol per comprovar que no has comés cap error: sí, el material era el necessari i tenia la qualitat necessària; no, no m’he saltat cap pas; sí, és clar que la màquina estava endollada… Com és lògic, a vegades apareixeran errors humans, o algun reactiu fet malbé, que hi donaran una explicació. Però altres cops, l’experiment no surt per la senzilla raó que no pot sortir: la hipòtesi era errònia o, com a mínim, no es pot demostrar amb aquell procediment concret.

L'autèntic dia a dia del laboratori?

Tot aquest procés, l’acurada feinada de l’abnegat treballador de la Ciència, no sortirà mai a la llum. I, encara pitjor, és possible (fins i tot probable) que algú de l’altra punta del planeta  es trobi en la mateixa situació i tampoc ho expliqui. L’error (o més ben dit, el plantejament lògic però erroni) es pot repetir així ad infinitum. Em sembla que estareu d’acord que això és un problema, i més quan aquests experiments costen calés (sobretot calés públics).

Les raons per no publicar els resultats negatius són diverses, i aquí us en proposo unes quantes, però estic segur que entre tots en podem trobar més:

  • Un resultat negatiu pot servir per desmuntar altres resultats. En general, la ciència es basa en aportar arguments que recolzen una hipòtesi. Els resultats contraris poden contribuir a desfer aquells que suporten la hipòtesi; però també és possible que, simplement, aquell experiment en concret no sigui el més adequat per provar una determinada idea. Sigui com sigui, fins i tot si l’investigador ha errat en la seva hipòtesi (equivocar-se és, en bona part, la base del progrés científic), seria bo anunciar els resultats negatius, ja que això serà útil a tots aquells que treballen en el mateix camp.
  • Un resultat negatiu no ven. Tant en revistes científiques com als mitjans de comunicació es dóna valor al fet que A demostri B (i no al contrari), i es pensa en l’avenç pràctic que això pot suposar. El resultat negatiu no suposa fer un pas endavant, sinó quedar-nos on érem. Des del meu punt de vista, però, es pot convertir en un pas al cantó per seguir avançant per un camí paral·lel. Això sí, aquesta idea no sembla massa estesa entre els implicats en la publicació científica…
  • Un resultat negatiu no es pot demostrar. Tècnicament, no hi ha manera d’estar segur que un resultat és negatiu. Molts possibles errors poden fer que un resultat positiu es torci. En canvi, un cop tens el resultat positiu, ja està clar que ho has fet tot bé (de fet, cal replicar-lo independentment, però el més difícil ja està fet). És clar que, amb la demostració del negatiu, tot és posar-s’hi:

El repte de demostrar un negatiu (PhD Comics by Jorge Cham)

Tot i aquests inconvenients, hi ha qui “s’atreveix” a oferir un lloc on publicar aquests resultats negatius: dos exemples que he trobat (més ben dit, que m’han trobat) són Journal of Negative Results – Ecology and Evolutionary Biology i Journal of Negative Results in Biomedicine. Aquesta darrera revista es presenta com un lloc on es promou “la discussió de resultats inesperats, controvertits, provocatius o negatius en el context dels principis [científics] actuals”.

Em sembla que aquestes iniciatives són essencials per afavorir la publicació de molts d’aquells resultats que són importants i que, d’un altra manera, es quedarien al tinter, fet que acaba provocant la repetició absurda d’experiments.

Espero que aquests temes més relacionats amb el món acadèmic us semblin atraients, i confio sobretot que aquells que fan vida al laboratori ho trobin interessant i vulguin aportar-nos també la seva visió de la qüestió. I per obrir el debat, us llenço unes quantes preguntes: Penseu que cal publicar els resultats negatius? Us estalviaria feina i “patiment”? Publicaríeu en revistes com les citades, fins i tot si el factor d’impacte no és gaire elevat? Espero  les vostres respostes i que comencem un bon debat.

PD: Preparant aquest post, vaig trobar un altre blog on també es tracta aquesta qüestió. De fet, és d’on he tret una de les imatges de més amunt; allà també es presenta una altra revista amb l’objectiu d’avançar en el coneixement sorgit de manera inesperada: Journal of Serendipitous and Unexpected Results.

5 comentaris

Filed under General, Recerca, Visions

Científics artificials

Als éssers humans ens fa por ser desplaçats de la nostra posició dominant en el món. Sobretot pels extraterrestres o per màquines que se’ns n’han anat de les mans. La cultura popular ha deixat mostres abundants del pànic de l’ésser humà de ser suplantat per una altra raça intel·ligent, ja siguin visitants d’altres planetes (des de La guerra dels móns fins a Mars Attacks!) o ordinadors superintel·ligents (Matrix o la filosòfica i molt recomanable Battlestar Galactica).

 

Dos éssers fills de la Intel·ligència Artificial que ens han dominat a la ficció: l'agent Smith i Caprica-Six. Els nous científics podrien ser com ells.

 

Doncs bé, aparentment som una mica més a prop d’aquesta segona situació. La ciència—fins ara una activitat exclusiva del pensament humà—també avançarà gràcies a les idees genials que puguin sorgir d’una ment artificial. O això sembla si hem de fer cas de l’article de Javier Sampedro a El País ¿Máquinas capaces de soñar?, on comenta les implicacions d’una anàlisi publicada a Science pels sociòlegs de la Universitat de Chicago James Evans i Andrey Rzhetsky, Machine Science (pdf aquí si teniu accés electrònic a la revista). També en podeu trobar altres comentaris aquí i aquí.

Suposo que no es sorprendrà ningú si dic que avui en dia els ordinadors són una eina essencial per als investigadors. A part de permetre’ls fer un seguiment de la literatura més rellevant (o no tant ;-P) per a la seva feina, també resulten bàsics per a l’anàlisi de grans quantitats de dades. Però diguem que, fins ara, les màquines només han fet la feina bruta, eren un filtre que permetia als científics centrar-se en els resultats més interessants, i construir nou coneixement al seu voltant.

El que proposen Evans i Rzhetsky al seu article és que les màquines comencen ja a anar un pas més enllà. Ja no són només “tècnics de laboratori”, sinó que assumeixen el rol del científic en una vessant més intel·lectual: ara, les màquines elaboren noves hipòtesis.

Gràcies a la intel·ligència artificial, els investigadors actuals han començat a identificar nous patrons fins ara desconeguts. Aquests patrons es basen en relacions entre conceptes que els científics encara no havien estat capaços de trobar per ells mateixos. Les màquines ja no es centren en ajudar-nos a confirmar o rebutjar les hipòtesis “pregenerades” pels científics, sinó que comenen a proposar-nos idees pròpies. I n’estan aprenent a bon ritme.

El primer sistema (i el més evident) per a produir aquestes noves hipòtesis consisteix en establir relacions entre conceptes o resultats aparentment desconnectats, sovint pertanyents a caps diferents de la ciència. I no només això, sinó que també cal definir (o la màquina ha d’aprendre) quina és la millor manera d’identificar les connexions més útils.

L’exemple més senzill d’aquest abordatge consisteix a connectar dos resultats diferents a partir d’un element comú: si A causa B, i C és conseqüència de B, és lògic pensar que A provoca C. Tot i la seva aparent senzillesa, aquest raonament no resulta fàcil d’intuir per investigadors de disciplines diferents, necessàriament centrats en “el seu tema”. En canvi, la gran potència de càlcul dels ordinadors els permet extreure aquestes conclusions tot saltant-se les fronteres tradicionals a la ciència i la limitació dels investigadors al seu camp. De la mateixa manera, els ordinadors també podrien identificar i utilitzar patrons de raonament semblants utilitzats en diverses disciplines, per tal de trobar possibles paral·lelismes entre elles.

Tot i que presenta algunes limitacions (com per exemple l’ús de termes diferents en camps diferents per referir-se al mateix concepte), aquest plantejament ja ha començat a donar resultats. Una bona mostra d’això són els estudis ja publicats sobre el descobriment de nous usos per a medicaments ja comercialitzats a partir dels seus efectes secundaris. En aquest cas, els ordinadors han permès trobar aquests nous usos en especialitats de la medicina alienes a aquella per la qual es va crear el fàrmac en un principi.

 

A i C, pertanyents a camps diferents, estan connectats gràcies a B. Font: Science i http://sciencelife.uchospitals.edu

 

Un segon mètode per a establir la lògica que permeti a les màquines proposar noves hipòtesis és la creació de grups de conceptes “d’ordre superior”: a partir de llistes de conceptes aparentment independents, ja hi ha programes que poden començar a identificar les relacions de “gra gruixut” que hi ha entre ells. És a dir, tenen la capacitat d’examinar la llista en perspectiva i identificar-ne propietats que són fruit de la interacció d’aquests conceptes. Perquè ens entenguem, la temperatura també és una descripció de gra gruixut, però que resulta més útil que definir l’agitació tèrmica de cada partícula d’un material. Això mateix pot passar amb aquests acúmuls de conceptes, que adequadament agrupats poden ser molt reveladors.

Aquests canvis també portaran els investigadors “de despatx” a replantejar-se la seva feina: passaran de buscar noves hipòtesis a centrar-se en identificar la millor manera que els ordinadors produeixin idees plausibles i útils. La seva tasca, però, no serà només la d’ensenyar als programes a “fer ciència”. També els hauran d’ensenyar que les hipòtesis més interessants per a ser analitzades en profunditat són aquelles que es basen en relacions que integren tot el sistema, ja sigui biològic (vies metabòliques i com  aquestes interaccionen), físic (les partícules d’un cos, però també les dels veïns) o social (cal considerar aspectes econòmics, polítics…). Per tant, tot i que els sistemes d’intel·ligència artificial comencin establint totes aquestes noves hipòtesis a l’atzar, a poc a poc n’aprendran i evolucionaran per tal de proposar-nos només aquelles que resultin més exhaustives i potencialment útils.

 

Una espècie en perill d'extinció? (©Paul Hardy/Corbis)

 

Sembla, doncs, que anem cap a un nou paradigma de la ciència, un món on les màquines seran les que pensaran i ens proposaran experiments, i on nosaltres anirem afinant la seva intel·ligència. Fins on ens portarà això? Arribarem al punt que temem atàvicament on els ordinadors ens suplantaran? La intel·ligència artificial buscarà hipòtesis que siguin més interessants per a ella que per als humans que l’hem creat? Creieu que realment la tasca dels científics canviarà de manera radical? Us preocupa aquesta possibilitat? Fins i tot si es així, no patiu, perquè—com veureu en un post futur—la batalla per dominar la ciència encara no està perduda…

4 comentaris

Filed under General, Visions