36comunica ciónsistemas de escritura el hombre fue capazde pasar una cantidad de conocimientomucho más grande a las generaciones siguientes.Con la invención de diversossistemas de escritura y sus posteriores actualizaciones–como la invención del alfabeto,el papel, la imprenta y luego los medioselectrónicos–, la inteligencia colectivase expandió de manera considerable.Del mismo modo, la capacidad deconstruir bibliotecas, de ejecutar coordinacióny colaboración científica, de comunicarsea través del teléfono, la radio,la televisión, etcétera, hace de la inteligenciacolectiva humana algo mucho máspoderoso, y creo que allí es donde está elmayor reto de nuestra generación y las futuras:en descubrir cómo aprovechar lasventajas de las herramientas digitales –lascomputadoras, el Internet, los teléfonosinteligentes– descubriendo nuevas manerasde impulsar nuestras habilidades cognitivas,nuestra memoria, nuestra comunicación,nuestra capacidad de resolverproblemas, de colaborar y coordinar.R.C: Usted mencionaba en una entrevistarealizada por Howard Rheingoldque todos los dispositivos y tecnologíasque tienen como propósito potenciar ellenguaje, también potencian la inteligenciacolectiva y a la vez impactan en habilidadescognitivas como la memoria, lacapacidad de conexión y la colaboración.Partiendo de esa afirmación: hoy existenmanifestaciones muy distintas de esapotenciación de las habilidades cognitivas,que van desde el fandom y los wikis, hastaproyectos crowdsourcing para la búsquedade tratamientos efectivos a enfermedades,¿considera que todas ellas contribuyende igual manera a la redimensión denuestra inteligencia colectiva?P.L: Quizá hoy los sectores en los quese debería poner particular esfuerzo son lainvestigación científica y el aprendizaje,ya que estamos hablando de conocimiento;de modo que lo crucial es sumisma creación, diseminación y asimilación.Hoy experimentamos una transformaciónde la comunicación en la comunidadcientífica. Cada vez más revistas académicasson de acceso abierto y están disponiblesen línea, los investigadores conformanmás equipos virtuales, se comunicanpor Internet, procesan grandes cantidadesde data y para ello utilizan computadores;de modo que estamos experimentandouna expansión del conocimiento,pero apenas es la punta de icebergde un enfoque completamente nuevo.“PierreLévy(...) la capacidad de construirbibliotecas, de ejecutarcoordinación y colaboracióncientífica, de comunicarsea través del teléfono, la radio,la televisión, etcétera, hacede la inteligencia colectivahumana algo mucho máspoderosoEn el caso de la tecnología, consideroimportante reconocer la emergencia denuevas formas de aprendizaje colaborativoonline en las que las personas se apoyan,se comunican y acumulan memoriascomunes en espacios que luego sirvenpara que otros tomen lo que consideren relevante.Este aprendizaje colectivo sale delos salones de clase para ubicarse en todotipo de ambientes sociales. Este fenómenose conoce como gerencia o manejodel conocimiento, y hay una faceta individualque algunas personas llaman manejopersonal del conocimiento: escoger lasfuentes adecuadas en Internet, promocionarlas,categorizar la información, sintetizarla,compartirla en redes sociales y discutirlacon otros individuos son algunasactividades propias de este concepto.Tenemos que asimilar que el aprendizajees y siempre ha sido un proceso individual.Alguien tiene que aprender; un individuono puede hacerlo por los demás.Ayudar a otra persona a aprender, de esose trata la enseñanza; pero es el estudiantequien hace el verdadero trabajo. Entonces,si son los estudiantes quienes se ayudan,estamos ante un aprendizaje colectivo.Claro que esto funciona mejorcuando estas personas están interesadasen los mismos temas o si están comprometidascon las mismas actividades.El aumento del aprendizaje colectivoes un fenómeno generalizado y que enparte es consecuencia de los medios digitales.También puede evidenciarse en laesfera política; hay una mayor deliberación,porque la gente tiene una mayor capacidadde discusión en Internet, que tambiénofrece ventajas para la coordinaciónde demostraciones públicas y otras accionessimilares.R.C: Cada vez más, la inteligencia colectivadeja de ser una cualidad humanapara convertirse en una cualidad de las máquinas,asunto que preocupa a más deuno, ¿cuál es su posición frente a esta realidad?P.L: En efecto, hay un proceso de artificializacióndel conocimiento, pero estono es nada nuevo. Comenzó con la escritura,con los libros, que en sí constituyenun modo de externalización u objetificaciónde la memoria. Quiero decir que unabiblioteca, por ejemplo, es algo material,técnico, y a pesar de eso sin ellas seríamosmucho menos inteligentes.No podemos oponernos a las libreríasporque sean papel, tinta, edificios y fichas,en vez de cerebro. De la misma manera,resulta un sin-sentido estar en contrade la computadora y del Internet. Se tratadel mismo principio, aplicado a diferentestecnologías. Es un aumento de nuestra capacidadcognitiva –individual o colectiva–,de modo que resulta absurdo tenerlesmiedo o rechazarlos.Sin embargo, es importante distinguirel texto del soporte material. Los textosvienen de nuestra mente; aunque puedanser proyectados en papel o en la pantallade una computadora. Hay que tener encuenta que en ambos casos lo importantees el texto.
El IEML y el futuro de la inteligenciacolectiva“El IEML es un lenguaje; no unlenguaje informático, sino unlenguaje humano artificial (…)El IEML está conformadopor palabras, a diferenciade los formatos semánticos dela web, donde estas no existen.Trabajan en formas distintasR.C: Usted menciona que la hoy llamadaweb semántica, más que funcionara partir de principios semánticos, funcionaa partir de principios lógicos, loque impide el aprovechamiento total delas posibilidades de lo digital. Como alternativa,propone el IEML (InformationEconomy Meta Language).¿Podría explicarnos las diferencias básicasentre la web semántica y el IEML?P.L: La llamada web semántica –que,de hecho, algunas personas han comenzadoa llamar web de datos, término queresulta mucho más apropiado– está basadaen conocidos principios de inteligencia artificialque fueron desarrollados en las décadasde los 70 y 80, y que posteriormentefueron adaptados a este espacio.Básicamente se trata de una base dedatos muy bien organizada, que poseeciertas reglas que permiten analizar relacionesentre distintas informaciones.Estas reglas son reglas lógicas. El IEMLtrabaja de una manera completamentedistinta: tienes toda la data que deseas, ypuedes categorizarla bajo sus propiosprincipios.El IEML es un lenguaje; no un lenguajeinformático, sino un lenguaje humanoartificial. De manera que puedesdecir el mar, aquella persona, o lo que sete ocurra… El IEML está conformado porpalabras, a diferencia de los formatos semánticosde la web, donde estas no existen.Trabajan en formas distintas.En este lenguaje cada palabra poseerelaciones semánticas con otras palabrasdel diccionario. Ellas están interconectadasy a la vez bien definidas. Cuando elusuario emplea estas palabras, cuandoformula oraciones o textos, crea nuevasrelaciones entre ellas.Luego, para los textos escritos enIEML existen algoritmos que realizan conexionesautomáticas dentro de y entre lasoraciones. De modo que tienes una red semánticadentro del texto y, más aún, puedesvisualizar las relaciones semánticascon cualquier texto y en cualquier librería.Entonces, el texto automáticamentecrea sus propias relaciones semánticascon otros textos, y adicionalmente puedentraducirse automáticamente a otros lenguajesnaturales: español, inglés, portugués,chino… Con el IEML se puede caracterizarcualquier contenido: imágenes,música, software, sitios web, artículos, libros…Cualquier tipo de información.Así que cuando usas el IEML para categorizardatos, lo haces con la mismaapertura, la misma sutileza y las mismasposibilidades de un lenguaje natural dedecir exactamente lo que quieres.R.C: ¿Podrían considerarse entonceslas etiquetas en los blogs, los hashtags ylas listas de Twitter como una primeraaproximación al IEML?P.L: Sí, exactamente. Una de mis inspiracionesha sido precisamente ese procesode categorización de la data que yaha empezado a desarrollarse en distintosespacios. Esto inició con páginas comodel.icio.us, sitios de social bookmarking.La curaduría contemporánea va muy dela mano con el acto de categorizar, de etiquetar.Esta tarea se hace con frecuenciaen espacios como Twitter, Facebook,Google Plus y Youtube, en Flickr y en muchosotros. El problema radica en queestas etiquetas no son capaces de interconectarseentre ellas para crear una red semánticagrande y consistente. Adicionalmente,estas etiquetas se encuentran endistintos idiomas, y en términos de clasificaciónque no son equivalentes.Pero desde el punto de vista del usuariose trata de la misma acción, solo quecon el IEML será mucho más poderosa.R.C: ¿Cuáles serán las aplicaciones delIEML y cuándo podremos empezar a experimentarlo?P.L: Yo espero que las principales aplicacionesse encuentren en la creación dejuegos de inteligencia colectiva, juegos decategorización y evaluación de la data;una suerte de curaduría colectiva que ayudaráa las personas a crear una memoriaútil para el aprendizaje colaborativo.comunica ción37Esa sería para mí la aplicación más interesantey, por supuesto, la creación de unentorno inter-lingüístico o trans-lingüístico.Big data and collective intelligenceR.C: Usted se refiere al big data comouno de los fenómenos que podrían impulsarla inteligencia colectiva como nuncaantes. Menciona también que actualmenteeste tipo de información solo esprocesada por instituciones del poder(gobierno, corporaciones, etcétera), yque en el momento en que la capacidad delectura del big data se democratice habráuna verdadera revolución. ¿Cree que elIEML ayudará a esta democratización?¿Por qué?P.L: Considero que actualmente haydos problemas importantes con el análisisde data. El primero es que cada vez tenemosmás información, eso es una realidadque tenemos que enfrentar. El segundo,que el principal productor de este inmensoflujo de información somos nosotros mismos.Nosotros, los usuarios de Internet,estamos generando data constantemente.En este momento mucha gente estátratando de darle sentido a esta información,y acá nos encontramos con dos caminos.Uno de ellos es más científico.Hay muchísima data que proviene de lasciencias naturales –de la genética, la física,de astronomía– y también algo relativamentemás nuevo, la data provenientede las ciencias sociales. Este campo es conocidocomo las humanidades digitales, yanaliza datos extraídos de espacios comolas redes sociales desde perspectivascomo la sociológica; o toma data de las bibliotecasy trata de darle una lectura desdela teoría literaria o desde el punto de vistahistórico, por poner un ejemplo. Esta es unaaplicación.El otro de los caminos es el de los negocios.En la administración pública tantocomo en la privada muchas compañíastratan de vender sus servicios de análisisde data a compañías y gobiernos.En este panorama, hay dos grandesproblemas:El primero está relacionado con la metodología.Hoy utilizamos principalmentemétodos lógicos y/o estadísticos para darlectura a la data. Resulta sumamente complicadohacer un análisis semántico de lainformación porque no se tiene un códigosemántico con el cual realizarlo, y hay querecordar que cada cosa que analizamosestá codificada de antemano. Puedes codificarcuantitativamente y realizar un